JP6042573B2 - 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、断層像撮影装置などで撮影した断層画像を処理して診断用画像に適した画像を生成するための画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関する。

眼科診断装置の一つとして、眼底の断層像を撮影するＯＣＴ(Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ)という光干渉を利用した断層像撮影装置が実用化されている。このような断層像撮影装置により、眼底の左右方向をｘ方向、縦方向をｙ方向、奥行きをｚ方向として、ｘ方向に沿って眼底を走査して得られたｚ方向の信号データ（Ａスキャンデータ）群を走査方向（ｘ方向）に並べることにより、ｘｚ方向の断層画像（Ｂスキャン画像）を取得することができる。一般的なＯＣＴの撮影を行えば、例えば４０枚／秒の速度で断層像が撮影され、一度の検査（網膜中のある一部分での撮影）で１００枚以上の網膜の断層画像群が取得できる。

しかし、これらの断層画像は取得したＡスキャンデータを単純に処理して作成されたＢスキャン画像であるため、ノイズ等が多く含まれているので、そのままの画像一枚一枚は読影に適していない。そこで従来から、読影に適した高品質の画像を生成するために様々な画像処理の方法が提案されており、例えば、撮影済断層画像群の画像に対して加算処理をして、読影用断層画像を作成するという処理が行われる。特許文献１には、撮影した２次元断層像の全体を加算平均してノイズの少ない断層画像を生成する技術が開示されている。

ところで、撮影済断層画像の中には固視微動の影響によって歪みや位置ずれが生じたものが含まれ得る。このような歪みや位置ずれが生じた断層画像も処理対象に含めて加算平均処理を行うと、わずかな病変部の情報が平均処理により消去されてしまったり、加算平均後に得られる読影用断層画像の画質が期待されるほど良いものとならなかったりする可能性がある。

そこで、撮影済断層画像群の全体を加算平均処理対象とするのではなく、得られた断層画像を類似度の観点から上位の所定枚数選択し、加算平均処理に使用することが多い。例えば特許文献２や特許文献３には、同一の位置を撮影した複数の断層画像から合成画像を生成する際に、類似度が閾値よりも高い断層画像だけを選択し、位置ずれが大きい断層画像については使用しないようにする技術が開示されている。

また、加算平均後に得られる断層画像の画質を高めるために、撮影中に生じる局所的な位置ずれを補正しながら加算平均処理することも行われている。例えば特許文献４には、複数の断層画像から一枚を基準画像として取り出すとともに、所定枚数の断層画像を選択し、基準画像と選択画像をそれぞれ同数の複数の領域に分割して、基準画像と選択画像間の位置ずれを分割領域毎に補正する技術が開示されている。また非特許文献１には、測定で得られたＡスキャンデータを直接一つ一つ位置合わせする技術が開示されている。また特許文献５には、局所的な位置合わせを行う際に、その位置合わせを行う領域の周辺の領域の情報をも加味して位置合わせを行う技術が開示されている。

特開２００８−２３７２３８号公報 特開２００９−００５７８９号公報 特開２００９−２９１３１３号公報 特許第５１９９０３１号公報 国際公開公報ＷＯ２０１４／１０３５０１Ａ１

"Enhancing the signal-to-noise ratio in ophthalmic optical coherence tomography by image registration-method and clinical examples"、Thomas Martini Jorgensen他、Journal of Biomedical Optics、 Vol. 12(4)、041208

上述のように、得られた断層画像群から類似度が上位の所定枚数を選択して加算平均処理に使用したり、撮影中に生じる局所的な位置ずれを補正しながら加算平均処理したりすることにより、読影に適した高品質の加算平均断層画像を生成することが可能になる。しかしながら、そのためのデータ処理量はかなりのものになり、診断用画像に適した画像を生成するのに時間がかかるという問題がある。

本発明は、このような点に鑑みてなされたものであり、対象物の略同一位置を複数回走査して得られたＡスキャンデータ群から、データ処理量を抑えつつ読影に適した高品質の断層画像を生成することができる画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、第一に本発明は、被検眼眼底の断層像を撮影する断層像撮影装置において対象物の略同一位置を複数回走査して得られた複数組のＡスキャンデータ群を処理して読影用断層画像を生成する画像処理装置であって、前記複数組のＡスキャンデータ群から複数枚のＢスキャン画像を生成するとともにそれらを単純加算して単純加算Ｂスキャン画像を生成し、前記複数枚のＢスキャン画像のうち前記単純加算Ｂスキャン画像と最も相関の高いＢスキャン画像を特定し、前記最も相関の高いＢスキャン画像に対応するＡスキャンデータ群を基準Ａスキャンデータ群として選定する基準データ選定手段と、前記基準Ａスキャンデータ群以外の前記複数組のＡスキャンデータ群から生成されるＢスキャン画像から、前記基準Ａスキャンデータ群から生成されるＢスキャン画像と相関が高い所定の枚数のＢスキャン画像を特定し、特定された所定の枚数のＢスキャン画像に対応する所定の組数のＡスキャンデータ群を対象Ａスキャンデータ群として選定する対象データ選定手段と、前記基準Ａスキャンデータ群から基準Ｂスキャン画像を生成し、前記対象Ａスキャンデータ群に含まれるＡスキャンデータを、前記基準Ｂスキャン画像に対してそれぞれ加算平均して読影用断層画像を生成する加算平均手段と、を備える画像処理装置を提供する（発明１）。

上記発明（発明１）によれば、対象物の略同一位置を複数回走査して得られた複数組のＡスキャンデータ群を直接後続の加算平均処理の対象データとして用い、その一方で、基準Ａスキャンデータ群から生成されるＢスキャン画像と相関が高い所定の枚数のＢスキャン画像を特定し、特定された所定の枚数のＢスキャン画像に対応する所定の組数のＡスキャンデータ群だけを対象Ａスキャンデータ群として加算平均処理の対象とすることにより、固視微動の影響によって歪みや位置ずれが生じたＡスキャンデータ群を外して加算平均処理することができるため、読影に適した高品質の加算平均断層画像を生成することが可能になる。

上記発明（発明１）においては、前記基準データ選定手段及び前記対象データ選定手段が、Ａスキャンデータ群の一部のＡスキャンデータを用いてＢスキャン画像を生成することが好ましい（発明２）。

対象物の略同一位置を複数回走査して得られた複数組のＡスキャンデータ群から加算平均処理の対象とする対象Ａスキャンデータ群を選定する過程において使用される各Ｂスキャン画像は、対応するＡスキャンデータ群に含まれるＡスキャンデータを単に並べたものであり、それぞれのＢスキャン画像は類似度判定等により相関をみることができさえすれば足りる。上記発明（発明２）によれば、Ａスキャンデータ群の一部のＡスキャンデータを用いてＢスキャン画像を生成するため、生成されたＢスキャン画像は一部が間引きされた画像になるものの、Ａスキャンデータ群の全てのＡスキャンデータを用いるよりもデータ処理量を抑えることができる。一部が間引きされたＢスキャン画像であっても、類似度判定等により相関をみるためにはほとんどの場合で問題なく使うことができるため、最終的に得られる加算平均断層画像の画質には実質的な影響を与えずにデータ処理量を抑えることができる。

上記発明（１，２）においては、前記加算平均手段が、前記対象Ａスキャンデータ群に含まれている前記所定の組数のＡスキャンデータ群のそれぞれにおいて対応する位置にあるＡスキャンデータを連続して処理することが好ましい（発明３）。

上記発明（発明３）によれば、異なる走査回数のＡスキャンデータであっても、対応する位置にあるＡスキャンデータは似たようなＡスキャンデータである可能性が高いため、対応する位置にあるＡスキャンデータを連続して処理することによりデータ処理量を減らすことができる。

第二に本発明は、被検眼眼底の断層像を撮影する断層像撮影装置において対象物の略同一位置を複数回走査して得られた複数組のＡスキャンデータ群を処理して読影用断層画像を生成する画像処理方法であって、前記複数組のＡスキャンデータ群から複数枚のＢスキャン画像を生成するとともにそれらを単純加算して単純加算Ｂスキャン画像を生成し、前記複数枚のＢスキャン画像のうち前記単純加算Ｂスキャン画像と最も相関の高いＢスキャン画像を特定し、前記最も相関の高いＢスキャン画像に対応するＡスキャンデータ群を基準Ａスキャンデータ群として選定する基準データ選定工程と、前記基準Ａスキャンデータ群以外の前記複数組のＡスキャンデータ群から生成されるＢスキャン画像から、前記基準Ａスキャンデータ群から生成されるＢスキャン画像と相関が高い所定の枚数のＢスキャン画像を特定し、特定された所定の枚数のＢスキャン画像に対応する所定の組数のＡスキャンデータ群を対象Ａスキャンデータ群として選定する対象データ選定工程と、前記基準Ａスキャンデータ群から基準Ｂスキャン画像を生成し、前記対象Ａスキャンデータ群に含まれるＡスキャンデータを、前記基準Ｂスキャン画像に対してそれぞれ加算平均して読影用断層画像を生成する加算平均工程と、を備える画像処理方法を提供する（発明４）。

上記発明（発明４）によれば、対象物の略同一位置を複数回走査して得られた複数組のＡスキャンデータ群を後続の各処理の基準データとして用いるため、得られたＡスキャンデータ群から一旦Ｂスキャン画像を生成して後続の各処理の基準データとして用いる場合よりもデータ処理量を抑えることができる。その一方で、基準Ａスキャンデータ群から生成されるＢスキャン画像と相関が高い所定の枚数のＢスキャン画像を特定し、特定された所定の枚数のＢスキャン画像に対応する所定の組数のＡスキャンデータ群だけを対象Ａスキャンデータ群として加算平均処理の対象とすることにより、固視微動の影響によって歪みや位置ずれが生じたＡスキャンデータ群を外して加算平均処理することができるため、読影に適した高品質の加算平均断層画像を生成することが可能になる。

上記発明（発明４）においては、前記基準データ選定工程及び前記対象データ選定工程において、Ａスキャンデータ群の一部のＡスキャンデータを用いてＢスキャン画像を生成することが好ましい（発明５）。

対象物の略同一位置を複数回走査して得られた複数組のＡスキャンデータ群から加算平均処理の対象とする対象Ａスキャンデータ群を選定する過程において使用される各Ｂスキャン画像は、対応するＡスキャンデータ群に含まれるＡスキャンデータを単に並べたものであり、それぞれのＢスキャン画像は類似度判定等により相関をみることができさえすれば足りる。上記発明（発明５）によれば、Ａスキャンデータ群の一部のＡスキャンデータを用いてＢスキャン画像を生成するため、生成されたＢスキャン画像は一部が間引きされた画像になるものの、Ａスキャンデータ群の全てのＡスキャンデータを用いるよりもデータ処理量を抑えることができる。一部が間引きされたＢスキャン画像であっても、類似度判定等により相関をみるためにはほとんどの場合で問題なく使うことができるため、最終的に得られる加算平均断層画像の画質には実質的な影響を与えずにデータ処理量を抑えることができる。

上記発明（４，５）においては、前記加算平均工程において、前記対象Ａスキャンデータ群に含まれている前記所定の組数のＡスキャンデータ群のそれぞれにおいて対応する位置にあるＡスキャンデータを連続して処理することが好ましい（発明６）。

上記発明（発明６）によれば、異なる走査回数のＡスキャンデータであっても、対応する位置にあるＡスキャンデータは似たようなＡスキャンデータである可能性が高いため、対応する位置にあるＡスキャンデータを連続して処理することによりデータ処理量を減らすことができる。

第三に本発明は、コンピュータを発明１から３のいずれか１つに係る画像処理装置として機能させるための、あるいはコンピュータに発明４から６のいずれか１つに係る画像処理方法を実行させるための画像処理プログラムを提供する（発明７）。

本発明の画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムによれば、同一箇所を複数回走査して得られたＡスキャンデータ群から、データ処理量を抑えつつ読影に適した高品質の断層画像を生成することができる。

本発明の一実施形態に係る断層像撮影装置の全体の構成を示す光学図である。 断層像撮影装置により得られるＡスキャンデータと、当該Ａスキャンデータから生成されるＢスキャン画像と、走査方向との関係を示す説明図である。 データ記憶部のデータ格納領域へのＡスキャンデータ格納状態を示す説明図である。 本実施形態における処理の流れを示すフロー図である。 Ａスキャンデータの位置ずれ補正及び加算平均処理を説明する模式図である。 Ａスキャンデータの処理順を説明する模式図である。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。図１に示すように本実施形態に係る断層像撮影装置は被検眼Ｅの眼底を撮影対象物体とし、当該眼底の所望の領域の断層像を撮影するものである。符号１０で示す部分は分波／合波光学系で、この光学系には、波長が７００ｎｍ〜１１００ｎｍで数μｍ〜数十μｍ程度の時間的コヒーレンス長の光を発光する例えばスーパールミネッセントダイオード（ＳＬＤ）からなる広帯域な低コヒーレンス光源１１が設けられる。

低コヒーレンス光源１１で発生した低コヒーレンス光は、光量調整機構１２を介して光量が調整され、光ファイバ１３ａにより光カプラ１３に入射し、続いて光ファイバ１３ｂ、コリメートレンズ１４を介して分割光学素子としてのビームスプリッタ１５に導かれる。なお、光カプラ１３の代わりに光サーキュレータを用いて分波、合波するようにしてもよい。

ビームスプリッタ１５に入射した光は参照光と測定光に分割される。測定光はフォーカスレンズ３１に入射し、測定光が被検眼Ｅの眼底に合焦される。眼底にピントの合った測定光はミラー３２で反射されてレンズ３３を通過し、ｘ軸走査ミラー（ガルバノミラー）３４、ｙ軸走査ミラー（ガルバノミラー）３５で任意の方向に走査される。ｘ軸、ｙ軸走査ミラー３４、３５で走査された測定光は、スキャンレンズ３６を通過し、ダイクロイックミラー３７で反射された後、対物レンズ３８を通過して眼底に入射し、眼底が測定光でｘ、ｙ方向に走査される。眼底で反射された測定光は上記の経路を逆にたどってビームスプリッタ１５に戻ってくる。

このような光学系で、ビームスプリッタ１５から後のフォーカスレンズ３１、ミラー３２、レンズ３３、ｘ軸走査ミラー３４、ｙ軸走査ミラー３５、スキャンレンズ３６、ダイクロイックミラー３７及び対物レンズ３８は、断層像撮影装置の測定光学系３０を構成している。この測定光学系には、図示した光学部品以外にも適宜ミラー、レンズなどの光学部品が設けられているが、煩雑さを避けるために省略されている。

一方、ビームスプリッタ１５で分割された参照光は、ミラー４１で反射された後、対物レンズ用分散補償ガラス４２、レンズ４３、４４を通過する。その後、ミラー４５で反射されて、対象物体である被検眼Ｅの屈折率分散を補償する被検眼分散補償ガラス５０を通過した後、ダイクロイックミラー４６で反射され、集光レンズ４７、光量を調整する可変アパーチャ４８を通過し、参照ミラー４９に到達する。光路長を合わせるために集光レンズ４７、可変アパーチャ４８と参照ミラー４９は、図１において２重矢印で図示したように、一体で光軸方向に移動する。参照ミラー４９で反射された参照光は上記の光路を逆にたどってビームスプリッタ１５に戻ってくる。

このような光学系で、ミラー４１、対物レンズ用分散補償ガラス４２、レンズ４３、４４、ミラー４５、被検眼分散補償ガラス５０、ダイクロイックミラー４６、集光レンズ４７、参照物体としての参照ミラー４９は断層像撮影装置の参照光学系４０を構成している。この参照光学系には、図示した光学部品以外にも適宜ミラー、レンズなどの光学部品が設けられているが、煩雑さを避けるために省略されている。

ビームスプリッタ１５に戻ってきた測定光と参照光は重畳されて干渉光となり、コリメートレンズ１４、光ファイバ１３ｂ、光カプラ１３を通り、光ファイバ１３ｃを介して分光器１６に入射する。分光器１６は回折格子１６ａ、結像レンズ１６ｂ、ラインセンサ１６ｃなどを有しており、干渉光は、回折格子１６ａで低コヒーレンス光の波長に応じたスペクトルに分光されて結像レンズ１６ｂによりラインセンサ１６ｃに結像される。

ラインセンサ１６ｃからの信号は、コンピュータ１７のＣＰＵなどで実現される信号処理手段１８でフーリエ変換を含む信号処理が行われ、眼底の深度方向（ｚ方向）の情報を示す深さ信号が生成される。眼底の走査の各サンプリング時点での干渉光によりそのサンプリング時点での深さ信号（Ａスキャンデータ）が得られる。したがって、１走査が終了すると、その走査方向に沿った複数の位置に対応する複数のＡスキャンデータが取得でき、これらから二次元の断層画像（Ｂスキャン画像）を生成することができる。

以下、本実施形態の説明においては、サンプリング回数がＮ回の走査をＭ回行うものとする。この場合、Ｍ回の走査は固視微動の影響を考えなければ実質的に同一の位置で行われるものである。またその走査方向は本実施形態では毎回同一方向としているが、偶数回目の走査は逆方向に走査するなどしてもよく、サンプリングの順番（走査方向）は特に限定されない。また１走査におけるサンプリング回数がＮ回であれば、１走査が終了するとＮ個のＡスキャンデータが取得でき、このＮ個のＡスキャンデータから図２に示すようなＢスキャン画像を生成することができる。このように眼底の所望の領域を走査することをＭ回繰り返せばＮ個のＡスキャンデータからなるＡスキャンデータ群が全部でＭ組生成される。それぞれのＡスキャンデータ群から１枚のＢスキャン画像を生成することができるので、Ｍ組のＡスキャンデータ群からはＭ枚のＢスキャン画像を生成することができる。このＮ×Ｍ個のＡスキャンデータ群は順次コンピュータ１７内のデータ記憶部１９に保存される。

図３はデータ記憶部１９のデータ格納領域ＲへとＡスキャンデータ群が保存されていく様子を示す説明図である。データ格納領域Ｒは縦Ｎ行、横Ｍ列のマス目状に区分されており、一つのマス目が一つのＡスキャンデータを保存可能なデータ格納領域Ｒ_ｉｊ（ｉ＝１〜Ｎ，ｊ＝１〜Ｍ）に対応する。最初の走査が始まるとサンプリング毎にＡスキャンデータが生成され、ｊ回の走査（１走査あたりｉ回のサンプリング）により得られる各ＡスキャンデータをＡ_ｉｊ（ｉ＝１〜Ｎ，ｊ＝１〜Ｍ）と表せば、左上のデータ格納領域Ｒ_１１から順にＲ_２１、Ｒ_３１、・・・Ｒ_Ｎ１へとＡスキャンデータＡ_１１、Ａ_２１、Ａ_３１、・・・Ａ_Ｎ１がそれぞれ保存されていく。続いて２回目の走査が始まると今度は左から２番目の列一番上のデータ格納領域Ｒ_１２から順にＲ_２２、Ｒ_３２、・・・Ｒ_Ｎ２へとＡスキャンデータＡ_１２、Ａ_２２、Ａ_３２、・・・Ａ_Ｎ２がそれぞれ保存されていき、以降３回目、４回目、・・・Ｍ−１回目、と走査が順次行われ、Ｍ回目の走査では、右上のデータ格納領域Ｒ_１Ｍから順にＲ_２Ｍ、Ｒ_３Ｍ、・・・Ｒ_ＮＭへとＡスキャンデータＡ_１Ｍ、Ａ_２Ｍ、Ａ_３Ｍ、・・・Ａ_ＮＭがそれぞれ保存されていく。なお、本実施形態においては、ｊ回目（ｊ＝１〜Ｍ）の走査で得られたＮ個のＡスキャンデータＡ_ｉｊからなる各Ａスキャンデータ群をＡＧ_ｊ（ｊ＝１〜Ｍ）と表し、例えば１回目の走査で得られたＡスキャンデータ群は、図３に示すように、Ａスキャンデータ群ＡＧ_１となる。

コンピュータ１７は、上述のように信号処理手段１８でＡスキャンデータ（群）を生成してデータ記憶部１９に保存するほか、保存されたＡスキャンデータ（群）を用いて読影に適した高品質の断層画像を生成する断層画像生成手段２０としての機能も有する。すなわち本実施形態においてはコンピュータ１７が本願発明における画像処理装置に相当する。断層画像生成手段２０は、基準となるＡスキャンデータ群（基準Ａスキャンデータ群）を選定する基準データ選定工程と、加算平均対象となるＡスキャンデータ群（対象Ａスキャンデータ群）を選定する対象データ選定工程と、対象Ａスキャンデータ群と基準Ａスキャンデータ群とに基づいて加算平均処理を行って読影用断層画像を生成する加算平均工程とを経て、読影用断層画像を生成する。断層画像生成手段２０による処理の流れを以下に説明する。

図４は断層画像生成手段２０による処理の流れを示すフロー図であり、当該処理は基準データ選定工程（Ｓ１０１〜１０５）、対象データ選定工程（Ｓ２０１〜２０３）及び加算平均工程（Ｓ３０１〜３０５）から構成される。

まず、Ｍ回の走査を行った結果得られたＭ組のＡスキャンデータ群ＡＧ_ｊ（ｊ＝１〜Ｍ）からＭ枚のＢスキャン画像Ｂ_ｊ（ｊ＝１〜Ｍ）が生成される（Ｓ１０１）。このとき生成されるＢスキャン画像Ｂ_ｊは、各組のＡスキャンデータ群ＡＧ_ｊを構成するＮ個のＡスキャンデータＡ_ｉｊ全てを用いるのではなく、２本に１本の割合で等間隔に間引いたＮ／２個のＡスキャンデータを走査方向に並べることにより生成する。このようにＡスキャンデータを間引きしてＢスキャン画像生成に使用することによりデータ処理量を抑えることができる。

Ｂスキャン画像を生成するためにＡスキャンデータを間引きして使用する場合、必ずしも２本に１本の割合で等間隔に間引く必要はなく、例えば３本に２本の割合で等間隔に間引いてＮ／３個のＡスキャンデータを用いることとしてもよいし、それ以外の割合で等間隔に間引いて使用してもよい。また、Ｂスキャン画像を生成した際に当該Ｂスキャン画像のどの辺りを構成するＡスキャンデータであるのかを考慮して使用するＡスキャンデータを決定してもよい。Ｂスキャン画像で最も注目したい場所は中央付近であることが多いため、例えばＢスキャン画像の中央付近を構成するＡスキャンデータにおいては２本に１本の割合で使用し、それ以外の場所を構成するＡスキャンデータにおいては３本に１本の割合で使用する等、使用するＡスキャンデータの個数を中央付近とそれ以外とで変えてもよい。あるいは、固視ずれの影響をみる場合には撮影の開始時と終了時とに注目したいため、例えばＢスキャン画像の両端部及び中央付近を構成するＡスキャンデータにおいては２本に１本の割合で使用し、それ以外の場所を構成するＡスキャンデータにおいては３本に１本の割合で使用するようにしてもよい。

本実施形態に係る断層画像生成手段２０は、上述のように必要に応じてＡスキャンデータ群を構成するＮ個のＡスキャンデータから一部のＡスキャンデータだけを採用することも、Ｎ個のＡスキャンデータ全てを使用することも選択可能になっている。また、一部のＡスキャンデータだけを採用する場合、どれだけのＡスキャンデータを採用するのか（どれだけのＡスキャンデータを間引くのか）、どのように採用するのか（どのように間引くのか）も自由に設定可能になっている。

Ｍ枚のＢスキャン画像Ｂ_ｊ（ｊ＝１〜Ｍ）が生成されたあと、これらＭ枚のＢスキャン画像Ｂ_ｊを単純加算して１枚の単純加算Ｂスキャン画像Ｂ_Ａが生成される（Ｓ１０２）。続いて、この単純加算Ｂスキャン画像Ｂ_Ａに対するＭ枚のＢスキャン画像Ｂ_ｊそれぞれの類似度を算出し、どのＢスキャン画像Ｂ_ｊの類似度が高いか比較する（Ｓ１０３）。この類似度を示す評価関数として、例えば数１に示した相関係数を用いることができる。

ここで、Ｂ（ｋ）は画素値の集合（画素数ｎ）、Ｂ（上に横線）は画素値の平均である。なお、各画像Ｂ_ｊとの類似度は各画像を平行移動、回転、拡大縮小して単純加算Ｂスキャン画像Ｂ_Ａとの位置合わせを行って相関関数を求めることにより行われるが、位置合わせを行わず相関関数を求めるようにしてもよい。また、類似度は相関係数ではなく、各画像Ｂ_ｊと単純加算Ｂスキャン画像Ｂ_Ａとの対応する画素値の差（位置ずれ量）を用いて算出することもできる。また、相関係数あるいは位置ずれ量は画像全体で求めてもよいし、その一部領域（例えば病変部、特徴部のある領域）で求めるようにしてもよい。

各Ｂスキャン画像Ｂ_ｊについて求められた単純加算Ｂスキャン画像Ｂ_Ａに対する類似度を比較し、類似度が最も高いＢスキャン画像が選定Ｂスキャン画像Ｂ_Ｓとして特定される（Ｓ１０４）。さらに、選定Ｂスキャン画像Ｂ_Ｓに対応するＡスキャンデータ群、すなわち選定Ｂスキャン画像Ｂ_Ｓの生成元であるＡスキャンデータ群が基準Ａスキャンデータ群ＡＧ_Ｓとして選定される（Ｓ１０５）。

続いて、選定Ｂスキャン画像Ｂ_Ｓに対する、選定Ｂスキャン画像Ｂ_Ｓ以外のＭ−１枚のＢスキャン画像の類似度を算出し、どのＢスキャン画像の類似度が高いか比較する（Ｓ２０１）。この類似度の算出は上述の選定Ｂスキャン画像Ｂ_Ｓを特定する工程Ｓ１０３及びＳ１０４と同様に行うことができる。

比較の結果、選定Ｂスキャン画像Ｂ_Ｓに対する類似度が高い順にｍ枚（ｍ＜Ｍ）のＢスキャン画像を特定し（Ｓ２０２）、このｍ枚のＢスキャン画像に対応するＡスキャンデータ群、すなわちこれらｍ枚のＢスキャン画像の生成元であるｍ組のＡスキャンデータ群が対象Ａスキャンデータ群ＡＧ_Ｔｋ（ｋ＝１〜ｍ）として選定される（Ｓ２０３）。対象Ａスキャンデータ群ＡＧ_Ｔｋ（ｋ＝１〜ｍ）とは後続の加算平均工程で加算対象とされるＡスキャンデータ群である。例えばサンプリング回数：Ｎ＝１，８００、走査回数：Ｍ＝１００、加算対象組数：ｍ＝３０であるとすると、データ記憶部１９に保存された１，８００×１００＝１８０，０００個のＡスキャンデータからなるデータ集合体を、１，８００×３０＝５４，０００個のＡスキャンデータからなるデータ集合体にまで減縮し、この５４，０００個のＡスキャンデータを加算平均処理の対象とすることになる。

なお、対象Ａスキャンデータ群ＡＧ_Ｔｋの選定においては、単に類似度の高い順にＢスキャン画像を特定するのではなく、事前に所定の類似度閾値を設けておき、その閾値を超える類似度を有するＢスキャン画像を全て抽出し、抽出したＢスキャン画像の生成元であるＡスキャンデータ群を全て対象Ａスキャンデータ群ＡＧ_Ｔｋとして選定する方法を採用してもよい。

ここまでの基準データ選定工程（Ｓ１０１〜１０５）及び対象データ選定工程（Ｓ２０１〜２０３）においては、Ｍ回の走査によって得られたＭ組のＡスキャンデータ群ＡＧ_ｊ（ｊ＝１〜Ｍ）のうち、どのデータ群を加算平均処理の基準となる基準Ａスキャンデータ群ＡＧ_Ｓとするのか、どのデータ群を加算平均処理に使用される対象Ａスキャンデータ群ＡＧ_Ｔｋ（ｋ＝１〜ｍ）とするのかを選定している。言い換えると、加算平均処理の基準となる基準Ａスキャンデータ群ＡＧ_Ｓや加算平均処理に使用される対象Ａスキャンデータ群ＡＧ_Ｔｋが、Ｍ回行った走査のうち何回目の走査で得られたＡスキャンデータ群なのか、を決定していることになる。

したがって、ここまでの工程で生成されたＢスキャン画像は、いずれも基準Ａスキャンデータ群ＡＧ_Ｓ及び対象Ａスキャンデータ群ＡＧ_Ｔｋの選定のためだけに用いられる画像であり、これ以降の加算平均工程（Ｓ３０１〜３０５）には用いられない。このような目的のために類似度判定等により相関をみるのであれば、一部が間引きされたＢスキャン画像であっても問題なく使うことができ、最終的に得られる加算平均断層画像の画質には実質的な影響を与えずにデータ処理量を抑えることができる。

続いて、基準Ａスキャンデータ群ＡＧ_Ｓを構成するＮ個のＡスキャンデータ全てを用いて１枚の基準Ｂスキャン画像Ｔ_Ｒが生成される（Ｓ３０１）。このとき生成される基準Ｂスキャン画像Ｔ_Ｒは、後続の加算平均処理の基準となる画像であり、対象Ａスキャンデータ群ＡＧ_Ｔｋ（ｋ＝１〜ｍ）に含まれる各ＡスキャンデータＡ_Ｔを、位置ずれ補正を行いながら基準Ｂスキャン画像Ｔ_Ｒに対して加算平均していくことにより、読影用断層画像を生成する。各Ａスキャンデータ群はＮ個のＡスキャンデータから構成されているため、加算対象となるＡスキャンデータＡ_Ｔは全部でＮ×ｍ個ある。以降、ｋ組目の対象Ａスキャンデータ群ＡＧ_Ｔｋ（ｋ＝１〜ｍ）を構成するｉ番目にサンプリングされた加算対象ＡスキャンデータＡ_Ｔｉｋ（ｉ＝１〜Ｎ、ｋ＝１〜ｍ）を位置ずれ補正しながら基準Ｂスキャン画像Ｔ_Ｒに対して加算平均していく流れを説明する。

まず始めに図５に示すように、加算対象ＡスキャンデータＡ_Ｔｉｋを選定し、当該加算対象Ａスキャンデータの中で位置合わせに使用される部分となるＥを設定する（Ｓ３０２）。この場合、Ｅは、眼底の深さ方向の網膜組織が撮影されている領域のデータを含むように例えば３００画素分の高さで設定される。

一方、基準Ｂスキャン画像Ｔ_Ｒには、加算対象ＡスキャンデータのＥの部分との相関を評価するために、前述のＥを中心として、その周辺部分を含むように、例えば幅３１画素×高さ４００画素の探索領域Ｆが設定される（Ｓ３０３）。そして、加算対象Ａスキャンデータと、基準Ｂスキャン画像Ｔ_Ｒの探索領域Ｆ内で、相関値が最大となるようにｘ、ｚ方向にずらして加算対象Ａスキャンデータの補正位置を基準Ｂスキャン画像Ｔ_Ｒの中から探索する。そして相関値が最大となるようなずれ量を求めることにより、加算対象ＡスキャンデータＡ_Ｔｉｋの基準Ｂスキャン画像Ｔ_Ｒに対するｘ、ｚ方向の位置ずれ量Δｘ、Δｚが算出される（Ｓ３０４）。相関値の計算は例えば数１の式と同様の式を用いることができる。

このように、ｘ、ｚ方向の位置ずれ量Δｘ、Δｚを求めたら、基準Ｂスキャン画像Ｔ_Ｒに対して加算対象ＡスキャンデータＡ_Ｔｉｋを位置ずれ量Δｘ、Δｚ分だけｘ、ｚ方向にずらすことにより位置ずれを補正し、当該加算対象ＡスキャンデータＡ_Ｔｉｋを基準Ｂスキャン画像Ｔ_Ｒに加算平均していく（Ｓ３０５）。

以上のＳ３０２からＳ３０５までの工程を、対象Ａスキャンデータ群ＡＧ_Ｔｋを構成する全てのＡスキャンデータ（Ｎ×ｍ個）について繰り返し、全てのＡスキャンデータについて加算平均処理が終了すると、読影用断層画像が完成される。

なお、対象Ａスキャンデータ群ＡＧ_Ｔｋを構成するＡスキャンデータについて位置ずれ補正及び加算平均の処理を繰り返していくとき、次のような順番で処理を繰り返すことによりデータ処理量を更に抑えることが可能となる。

加算平均対象となるのは全部でｍ組のＡスキャンデータ群である。ここで、ｋ組目の対象Ａスキャンデータ群ＡＧ_Ｔｋを構成するｉ番目にサンプリングされた加算対象ＡスキャンデータＡ_Ｔｉｋを位置ずれ補正して加算平均した後、ｋ組目の対象ＡスキャンデータＡ_Ｔｉｋの次にサンプリングされた隣に位置する加算対象ＡスキャンデータＡ_{Ｔ（ｉ＋１）ｋ}を次の位置ずれ補正対象とするのではなく、ｋ＋１組目の対象Ａスキャンデータ群ＡＧ_{Ｔ（ｋ＋１）}において、たったいま処理された加算対象ＡスキャンデータＡ_Ｔｉｋに対応する位置にある加算対象ＡスキャンデータＡ_{Ｔｉ（ｋ＋１）}を次の位置ずれ補正対象とした方が、探索領域の設定を変えずに済むので、データ処理量を抑えることができる。

図６を用いて説明すると、例えば２組の加算平均対象となるＡスキャンデータ群ＡＧ及びＡＧ´があり、それぞれ２０個のＡスキャンデータから構成されているとする。Ａスキャンデータ群ＡＧを構成するＡスキャンデータはＡ１〜Ａ２０、Ａスキャンデータ群ＡＧ´を構成するＡスキャンデータはＡ１´〜Ａ２０´である。Ａスキャンデータ群ＡＧ及びＡＧ´からは対象Ｂスキャン画像Ｔ及びＴ´をそれぞれ生成することができる。

ここで、現在位置ずれ補正及び加算平均処理しているＡスキャンデータがＡスキャンデータ群ＡＧのＡ４であったとき、図６（ａ）では、次に処理するＡスキャンデータを、対象Ｂスキャン画像Ｔにおいて処理中のＡ４の隣に位置しているＡ５としている。Ａ５の次はＡ６、Ａ６の次はＡ７と、対象Ｂスキャン画像Ｔを構成するＡスキャンデータを走査方向に順番に処理していく。一方、図６（ｂ）では、Ａスキャンデータ群ＡＧのＡ４を処理した後、次はＡスキャンデータ群ＡＧ´（対象Ｂスキャン画像Ｔ´）においてＡ４に対応する位置にあるＡスキャンデータであるＡ４´を処理し、その次に再びＡスキャンデータ群ＡＧに戻ってＡ５、Ａ５の次はＡ５´と、Ａスキャンデータ群を飛び越えて対応する位置にあるものをまとめて処理していく。このように対応する位置にあるＡスキャンデータを一気に処理した方が、似たようなＡスキャンデータを連続して位置合わせすることになるため、データ処理量を減らすことができる。また、処理するＡスキャンデータが変わるたびに基準Ｂスキャン画像Ｔ_Ｒに探索領域を設定し直す必要がなくなることも大幅なデータ処理量の抑制につながる。

このように、本実施形態に係る画像処理装置によれば、同一箇所を複数回走査して得られたＡスキャンデータ群から、データ処理量を抑えつつ読影に適した高品質の断層画像を生成することができる。本実施形態においては、複数回の走査によって得られたＡスキャンデータ群から断層画像（Ｂスキャン画像）を複数枚生成し、それら断層画像を元にして加算平均処理を行っていくのではなく、あくまでも複数回の走査によって得られたＡスキャンデータ群をそのまま保存し、これらＡスキャンデータ群を元にして加算平均処理を行っているのが大きな特徴である。これにより、得られたＡスキャンデータ群から一旦Ｂスキャン画像を生成し、そのＢスキャン画像を後続の各処理の基準データとして用いるよりもデータ処理量を抑えることができる。

以上、本発明に係る断層像撮影装置について図面に基づいて説明してきたが、本発明は上記実施形態に限定されることはなく、種々の変更実施が可能である。

例えば、上記実施形態においては、基準Ｂスキャン画像Ｔ_Ｒに探索領域Ｆを設定し、加算対象ＡスキャンデータＡ_Ｔｉｋのうちの一部であるＥを探索領域Ｆに位置合わせすることにより加算対象Ａスキャンデータの位置ずれ量を算出し、当該位置ずれ量を補正して加算平均する手法を採用しているが、位置合わせや加算平均処理の手法はこれに限られるものではない。例えば、特許文献５に開示されているように加算対象ＡスキャンデータＡ_Ｔｉｋを中心にして評価領域を設定して、加算対象Ａスキャンデータの位置合わせを前後のＡスキャンデータと合わせて探索領域との相関値を評価して探索領域に位置合わせしてもよい。あるいは、非特許文献１に開示されているように基準Ｂスキャン画像Ｔ_Ｒに探索領域Ｆを設定することなく、基準Ｂスキャン画像Ｔ_Ｒを構成する各Ａスキャンデータに対して直接加算対象ＡスキャンデータＡ_Ｔｉｋ１本１本を位置合わせしてもよい。この場合、評価領域の設定や、基準Ｂスキャン画像Ｔ_Ｒに探索領域Ｆを設定する工程などを省くことができるとともに、評価領域を探索領域Ｆに位置合わせして得られた位置ずれ量を用いて加算対象ＡスキャンデータＡ_Ｔｉｋの位置ずれ補正を行う必要もなくなるため、最終的に得られる読影用断層画像の画質はやや落ちる場合はあるものの、実質的には十分な画質が得られる上に、データ処理量を大きく減少させることができ、読影用断層画像を作成する時間を大幅に短縮することができる。

Ｅ 被検眼
１０ 分波／合波光学系
１１ 低コヒーレンス光源
１２ 光量調整機構
１３ 光カプラ
１４ コリメートレンズ
１５ ビームスプリッタ
１６ 分光器
１７ コンピュータ
１８ 信号処理手段
１９ データ記憶部
２０ 断層画像生成手段
３０ 測定光学系
３１ フォーカスレンズ
３４ ｘ軸走査ミラー
３５ ｙ軸走査ミラー
３６ スキャンレンズ
３７ ダイクロイックミラー
３８ 対物レンズ
４０ 参照光学系
４２ 対物レンズ用分散補償ガラス
４６ ダイクロイックミラー
４７ 集光レンズ
４８ 可変アパーチャ
４９ 参照ミラー
５０ 被検眼分散補償ガラス

Claims (7)

1. 被検眼眼底の断層像を撮影する断層像撮影装置において対象物の略同一位置を複数回走査して得られた複数組のＡスキャンデータ群を処理して読影用断層画像を生成する画像処理装置であって、
   前記複数組のＡスキャンデータ群から複数枚のＢスキャン画像を生成するとともにそれらを単純加算して単純加算Ｂスキャン画像を生成し、前記複数枚のＢスキャン画像のうち前記単純加算Ｂスキャン画像と最も相関の高いＢスキャン画像を特定し、前記最も相関の高いＢスキャン画像に対応するＡスキャンデータ群を基準Ａスキャンデータ群として選定する基準データ選定手段と、
   前記基準Ａスキャンデータ群以外の前記複数組のＡスキャンデータ群から生成されるＢスキャン画像から、前記基準Ａスキャンデータ群から生成されるＢスキャン画像と相関が高い所定の枚数のＢスキャン画像を特定し、特定された所定の枚数のＢスキャン画像に対応する所定の組数のＡスキャンデータ群を対象Ａスキャンデータ群として選定する対象データ選定手段と、
   前記基準Ａスキャンデータ群から基準Ｂスキャン画像を生成し、前記対象Ａスキャンデータ群に含まれるＡスキャンデータを、前記基準Ｂスキャン画像に対してそれぞれＡスキャンデータ毎に位置ずれ補正をしながら加算平均して読影用断層画像を生成する加算平均手段と、を備える画像処理装置。
2. 前記基準データ選定手段及び前記対象データ選定手段が、Ａスキャンデータ群の一部のＡスキャンデータを用いてＢスキャン画像を生成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. 前記加算平均手段が、前記対象Ａスキャンデータ群に含まれている前記所定の組数のＡスキャンデータ群のそれぞれにおいて対応する位置にあるＡスキャンデータを連続して処理す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. 被検眼眼底の断層像を撮影する断層像撮影装置において対象物の略同一位置を複数回走査して得られた複数組のＡスキャンデータ群を処理して読影用断層画像を生成する画像処理方法であって、
   前記複数組のＡスキャンデータ群から複数枚のＢスキャン画像を生成するとともにそれらを単純加算して単純加算Ｂスキャン画像を生成し、前記複数枚のＢスキャン画像のうち前記単純加算Ｂスキャン画像と最も相関の高いＢスキャン画像を特定し、前記最も相関の高いＢスキャン画像に対応するＡスキャンデータ群を基準Ａスキャンデータ群として選定する基準データ選定工程と、
   前記基準Ａスキャンデータ群以外の前記複数組のＡスキャンデータ群から生成されるＢスキャン画像から、前記基準Ａスキャンデータ群から生成されるＢスキャン画像と相関が高い所定の枚数のＢスキャン画像を特定し、特定された所定の枚数のＢスキャン画像に対応する所定の組数のＡスキャンデータ群を対象Ａスキャンデータ群として選定する対象データ選定工程と、
   前記基準Ａスキャンデータ群から基準Ｂスキャン画像を生成し、前記対象Ａスキャンデータ群に含まれるＡスキャンデータを、前記基準Ｂスキャン画像に対してそれぞれＡスキャンデータ毎に位置ずれ補正をしながら加算平均して読影用断層画像を生成する加算平均工程と、を備える画像処理方法。
5. 前記基準データ選定工程及び前記対象データ選定工程において、Ａスキャンデータ群の一部のＡスキャンデータを用いてＢスキャン画像を生成することを特徴とする請求項４に記載の画像処理方法。
6. 前記加算平均工程において、前記対象Ａスキャンデータ群に含まれている前記所定の組数のＡスキャンデータ群のそれぞれにおいて対応する位置にあるＡスキャンデータを連続して処理することを特徴とする、請求項４又は５に記載の画像処理方法。
7. コンピュータを請求項１から３のいずれか１項に記載の画像処理装置として機能させるための、あるいはコンピュータに請求項４から６のいずれか１項に記載の画像処理方法を実行させるための画像処理プログラム。