JP6949628B2 - 画像処理装置、光干渉断層撮像装置、画像処理方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置、光干渉断層撮像装置、画像処理方法、及びプログラムに関する。

眼科分野において、非侵襲で眼底及び前眼部の断層を観察／計測できる光干渉断層撮像法（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：ＯＣＴ）を用いた装置（ＯＣＴ装置）が普及している。ＯＣＴ装置は、低コヒーレント光（測定光）を被検眼に照射し、その被検眼からの戻り光を参照光と合波させた干渉光を用いて、被検眼の断層に関する情報を得る装置である。ＯＣＴ装置では、低コヒーレント光を被検眼の眼底上に走査することで、眼底の断層画像の取得を行うことができる。ＯＣＴ装置は、医療において研究から臨床まで広く使われている。

ＯＣＴは、タイムドメインＯＣＴ及びフーリエドメインＯＣＴの２種に大別されている。さらに、フーリエドメインＯＣＴには、スペクトラルドメインＯＣＴ（ＳＤ−ＯＣＴ）とスウェプトソースＯＣＴ（ＳＳ−ＯＣＴ）とがある。フーリエドメインＯＣＴは、広い波長帯域を有する光源を利用し、干渉光を分光して信号取得を行い、取得した信号にフーリエ変換等を行うことで、被検体の断層の情報を取得することができる。ＳＤ−ＯＣＴでは、分光器により空間的に光を分光する。これに対し、ＳＳ−ＯＣＴでは、時間的に異なる波長の光を発する光源を用いて時間的に光を分光する。

さらに近年、これらの断層画像を用いて眼底の血流に関連した画像を生成し、従来の眼底蛍光造影検査に類似する画像を取得することが可能となってきた。この画像は一般的に、ＯＣＴアンギオグラフィ（ＯＣＴ造影、ＯＣＴＡ）画像と呼ばれている。

ＯＣＴＡ画像を生成する際には、同一箇所で断層画像を複数枚撮影し、撮影した断層画像間で同一の画素（対象画素）位置における輝度値の変化を画像化する。撮影時刻が異なる断層画像においては、血管内の血球位置が変化しているため血管内部の輝度が変化することが知られている。この輝度値の変化は、所定の時間内に撮影された２枚の断層画像間での対象画素における輝度値の脱相関値、分散値、又は最小値を最大値で割った値として算出するなど種々の計算手法を用いて求められることができる。なお、輝度値の変化に関しては、所定の時間内に撮影された同一箇所の２枚の断層画像間で算出された輝度値の変化を複数枚の断層画像間でそれぞれ算出し、算出したものを平均することもできる。本明細書では、この断層画像の輝度値の変化量を画像化したものをＯＣＴＡ断層画像と呼び、この輝度値の変化量をモーションコントラスト値（モーションコントラストデータ）と呼ぶ。

被検体の一箇所における断層画像についてＯＣＴＡ断層画像を生成した後に、断層の法線方向に撮影位置を順次変化させて得た断層画像についても同様にＯＣＴＡ断層画像を生成することで、３次元のＯＣＴＡボリュームデータを構築することができる。また、３次元のＯＣＴＡボリュームデータを、断層画像の面内方向及びその法線方向に直交する方向に投影（プロジェクション）した画像をＯＣＴＡ画像（ＯＣＴＡ正面画像）と呼ぶ。

モーションコントラスト値を算出するためのいずれの手法においても、断層画像において生じているランダムな雑音に起因する輝度値を有している。このような雑音に起因する輝度値の変化は、雑音がランダムに生じるため非常に大きなものとなってしまう。そのため、輝度値の変化を画像化すると、雑音が支配的である被測定物がない領域では、雑音に起因する輝度値の変化が画像化されてしまい、上述した血球の移動による血管内の小さな輝度値の変化が埋もれてしまう。

これに対し、特許文献１には、雑音によるモーションコントラスト値を閾値処理によってモーションコントラスト画像（ＯＣＴＡ画像）の生成に用いる値から除外する方法が記載されている。特許文献１では、背景信号の平均値Ｂより、背景信号の標準偏差σの２倍大きい輝度値を閾値ＴＨ＝Ｂ＋２σとし、この閾値ＴＨより大きい輝度値を被検体に起因する信号とし、それ以下を雑音として区別している。雑音と判断された信号の画素では、同一座標の画素における輝度値の変化を全て有意な値と判断せず、輝度値の変化である脱相関値を０として扱うことで、雑音の輝度値の変化を除去し上述した血管内の小さな輝度値の変化を描出している。

特表２０１５−５１１１４６号公報

しかしながら、特許文献１に開示される閾値処理による手法では、次の２つの場合においてコントラストの低いＯＣＴＡ画像を生成してしまうことがある。

１つ目の場合として、上記閾値処理では信号強度（輝度値）が高い場合に存在する雑音を考慮していないため、ＯＣＴＡ画像のコントラストを低下させていることがある。これは、雑音が背景信号だけではなく、被写体の測定信号にも混入しているために起こる。

ＯＣＴでは、被測定物からの反射した光と参照光路を通った光との干渉光を検出器で検出する。一般に、検出器を用いて光を検出する場合には、光ショットノイズと呼ばれる、検出されるべき光強度の平方根に比例するノイズが同時に検出される。光ショットノイズは、検出器を用いて光を検出する場合には避けようのないノイズであるとされている。そのため、検出した光強度が強い場合においても必ず光ショットノイズは混入しており、光ショットノイズに起因する信号強度（輝度値）の変化が生じる。光ショットノイズによる輝度値の変化量は、有意ではないモーションコントラスト値としてＯＣＴＡ画像に表れる。そのため、本来輝度値の変化が起こっていない箇所においても光ショットノイズによるモーションコントラスト値に基づいてＯＣＴＡ画像の輝度値が高くなり、結果としてＯＣＴＡ画像のコントラストが低下してしまうことがある。

２つ目の場合は、閾値をまたがって断層画像の輝度値の変化が起こる場合である。例えば、２枚の断層画像を用いて輝度値の変化（モーションコントラスト値）を算出する際に、一方の画像では閾値より大きい信号強度を示し、もう一方の画像では閾値以下の信号強度を示す場合を考える。この場合には、上記閾値処理では、一方の画像において閾値以下の信号強度が示されているため、輝度値の変化の算出結果であるモーションコントラスト値を０として扱うこととなる。しかしながら、該当箇所は一方の画像で閾値より大きい信号強度が示されており、被測定物が存在することが明確であるにも関わらず、算出されるモーションコントラスト値が雑音に起因するものとして処理される。そのため、本来血管内部の輝度変化があると考えられる信号を除去していることとなる。これにより、モーションコントラスト値が低くなりＯＣＴＡ画像のコントラスト低下を招くこととなる。

そこで、本発明は、従来の閾値処理により生成したＯＣＴＡ画像よりも、コントラストが高いモーションコントラスト画像を生成することができる、画像処理装置、光干渉断層撮像装置、画像処理方法及びプログラムを提供する。

本発明の一実施態様による画像処理装置は、被検体の略同一位置における断層の情報を示す複数の断層画像であって、モーションコントラスト画像を生成するために用いられる複数の断層画像のうちの１つの断層画像の対象画素の画素値を用いて閾値を算出する閾値算出部と、前記閾値と前記複数の断層画像のうちの他の断層画像の前記対象画素の画素値との比較結果を用いて、前記モーションコントラスト画像の前記対象画素の画素値を算出する画素値算出部とを備える。

本発明の他の実施態様による画像処理装置は、被検体の略同一位置の断層の情報を示す複数の断層データを取得するとともに、前記被検体の前記断層データの取得に用いられる撮像光学系の複数の背景データを取得する取得部と、前記複数の背景データの平均値Ｎ_ａｖｅ及び標準偏差Ｎ_σ、並びに係数βを用いて背景閾値ｔｈｎ＝Ｎ_ａｖｅ＋β×Ｎ_σを算出する閾値算出部と、前記背景閾値ｔｈｎ及び前記対象画素に対応する断層データの値Ｉｃ_１及びＩｃ_２に基づいて、Ｉｃ_１ ^２＋Ｉｃ_２ ^２＜ｔｈｎ^２が満たされる場合にはモーションコントラスト画像の前記対象画素の画素値を０とし、Ｉｃ_１ ^２＋Ｉｃ_２ ^２＜ｔｈｎ^２が満たされない場合には前記モーションコントラストデータを用いて前記モーションコントラスト画像の前記対象画素の画素値を算出する画素値算出部とを備える。

本発明によれば、従来の閾値処理と比較し、コントラストの高いモーションコントラスト画像を提供することができる。

本発明の実施例１によるＯＣＴ装置の概略的な構成を示す。 実施例１に係る撮像光学系の概略的な構成を示す。 実施例１に係る制御部の概略的な構成を示す。 実施例１に係るプレビュー画面の一例を示す。 実施例１に係るレポート画面の一例を示す。 実施例１に係る撮影処理のフローを示す。 実施例１に係るＯＣＴＡ断層画像生成処理のフローを示す。 従来及び実施例１に係る閾値処理を適用したＯＣＴＡ画像の一例を示す。 実施例１の変形例に係るＯＣＴＡ断層画像生成処理のフローを示す。 実施例２に係る閾値を説明するための図である。 実施例２の変形例に係る閾値を説明するための図である。 従来及び実施例２の変形例に係る閾値処理を適用したＯＣＴＡ画像の一例を示す。 実施例３に係る輝度値補正を説明するための図である。 実施例３に係るＯＣＴＡ断層画像生成処理のフローを示す。 実施例４に係る閾値を説明するための図である。 実施例４に係るＯＣＴＡ断層画像生成処理のフローを示す。

以下、本発明の実施例を説明する前に、本発明の一実施形態について概略的に説明する。本実施形態では、従来の閾値処理においてコントラストの低いＯＣＴＡ画像を生成してしまう上述した各場合に対処した新たな閾値処理を行う。

まず、光ショットノイズに対する閾値処理について説明する。ＯＣＴでは、干渉計の測定光路と参照光路とを通った光が干渉した干渉光の光強度を干渉信号として取得する。そのため、光強度を取得する際に避けることのできない光ショットノイズを同時に取得することとなる。ＯＣＴでは、干渉信号を取得後、光の周波数軸上で干渉信号をフーリエ変換することで被検体の断層情報を得る。光ショットノイズを含んだ状態で取得される干渉信号に基づいて断層情報が取得されると、断層情報の信号強度に光ショットノイズによる信号強度の揺れが含まれてしまう。

光ショットノイズによる信号強度の揺れは、被検体や測定装置（干渉計）自体が移動していなくても生じる。そのため、光ショットノイズによる信号強度の揺れを含んだデータをＯＣＴＡ画像の生成に用いると、本来輝度値の変化が生じるべきではない箇所において輝度値の変化に基づく画素値を有するＯＣＴＡ画像を生成することとなる。このことは、ＯＣＴＡ画像にノイズ情報が含まれることと等価であり、ＯＣＴＡ画像のコントラスト（コントラストノイズレシオ）を低下させることになる。

ここで、光強度をＬｉとすると、光ショットノイズは信号対ノイズ比（Ｓｉｇｎａｌ ｔｏ Ｎｏｉｓｅ Ｒａｔｉｏ：ＳＮＲ）としてＬｉ／√Ｌｉであらわされることが、一般的に知られている。このことから、断層画像における輝度値の変化として、断層画像の輝度値Ｓに対して√Ｓの範囲内での輝度値の変化は、光ショットノイズによる輝度値の変化と、本来の被検体の変化による輝度値の変化との判別ができない。

そのため、本実施形態では、断層画像の輝度値Ｓに対する√Ｓ以下の輝度値の変化は、ＯＣＴＡ画像の生成に用いない。つまり、ＯＣＴＡ画像の生成に用いる輝度値の変化について、√Ｓに基づいて閾値を設定する。なお、√Ｓは光ショットノイズの標準偏差σであるため、より確実にノイズを除去するために標準偏差σの数倍の範囲の輝度変化を除去することもできる。

次に、閾値にまたがった、測定装置（干渉計）が有する雑音（背景ノイズ）に対する閾値処理について説明する。背景ノイズに関しては、測定装置において、被検体を置かずに測定を行い、被検体からの戻り光がない状態で光信号を検出することにより背景信号を取得することができる。背景信号をフーリエ変換することで、断層画像の次元での背景信号を生成することできる。背景信号はノイズに起因する大きな信号強度の揺れを有しており、背景信号の平均値に対して背景信号の標準偏差σの数倍の大きさの信号まで背景ノイズである可能性がある。そのため、背景信号の標準偏差σの数倍の値を閾値の設定に用いることができる。なお、測定光を検出する光学系において遮光体を挿入し測定光を遮ることで背景信号を取得してもよい。

ＯＣＴＡ画像を生成する際には、２枚の位置合わせを行った断層画像において、同一座標（画素位置）の２つの画素の間での輝度値の変化を算出する。この際、従来の閾値処理手法では、一方の断層画像の輝度値（画素値）が閾値を下回った場合は、該当座標の輝度値の変化はＯＣＴＡ画像の生成に用いていなかった。

しかしながら、他方の断層画像では該当座標の輝度値が閾値を大きく上回る場合があり、このような画素の輝度値は有意な信号であると考えられる。そのため、もう一方の断層画像において輝度値が閾値を下回ったことは、この有意な信号強度が、被検体の移動によって大きく揺らぎ、測定装置が有する背景信号の強度程度まで大きく低下したことに起因すると考えられる。従って、このような画素の輝度値の変化はＯＣＴＡ画像の生成に利用されるべきであり、当該画素は被検体の移動を適切に表している画素と判断されるべきである。

そこで本実施形態では、２枚の断層画像を用いて輝度値の変化を算出する際に、一方の断層画像の画素の輝度値が所定の閾値を超えていれば、他方の断層画像の画素の輝度値が閾値を超えていなくても、当該画素での輝度値の変化をＯＣＴＡ画像の生成に用いる。本実施形態では、このような処理結果をもたらすことができる新たな閾値処理を提案する。

提案する新たな閾値処理は、背景ノイズの分布を考慮して行われる。背景ノイズの分布は、どのような断層画像においても同一の装置・環境で測定している限り、基本的には同一のものである。背景ノイズが正規分布になることを考慮すると、輝度値Ｉに対する背景ノイズの確率分布は、任意の係数ｃを用いて次の式のようになる。

ここで、２枚の断層画像における同一座標（画素位置）の画素の輝度値Ｉ_１，Ｉ_２がノイズである確率分布Ｐ（Ｉ_１，Ｉ_２）は、断層画像のデータが各々独立のデータであるため、以下のように書ける。

そのため、従来から知られる２枚の断層画像それぞれにおける背景ノイズ分布の形状と、２枚の断層画像に関する、輝度値Ｉ_１，Ｉ_２を軸とした座標上で原点を中心とした半径（ｒ）方向の背景ノイズ分布の形状とは同一であると考えられる。このことから、背景ノイズを除去するためには、原点を中心とした円弧状に閾値を設けることができる。当該閾値としては、半径ｒの円弧の内側に上述した背景ノイズの大部分が入るような値となる、輝度値Ｉの平均値と標準偏差σの数倍との和で表される値を利用する。

本実施形態では、このような閾値処理により、従来の閾値処理によって除去されていた血球の移動により生じた輝度変化の値をＯＣＴＡ画像の生成に用いることができ、高いコントラストのＯＣＴＡ画像を生成することができる。

以下、本発明を実施するための例示的な実施例を、図面を参照して詳細に説明する。ただし、以下の実施例で説明する寸法、材料、形状、及び構成要素の相対的な位置等は任意であり、本発明が適用される装置の構成又は様々な条件に応じて変更できる。また、図面において、同一であるか又は機能的に類似している要素を示すために図面間で同じ参照符号を用いる。

（実施例１）
以下、図１乃至６を参照して、本発明の実施例１による光干渉断層撮像装置（ＯＣＴ装置）及び画像処理方法について説明する。図１は、本実施例によるＯＣＴ装置１の概略的な構成を示す。ＯＣＴ装置１には、撮像光学系１００、制御部２００（画像処理装置）、及び表示部３００が設けられている。

撮像光学系１００は、被検体である被検眼に測定光を照射し、被検眼からの戻り光と参照光との干渉光を検出して干渉信号を生成する。制御部２００は、撮像光学系１００及び表示部３００に接続されており、これらを制御する。また、制御部２００は、撮像光学系１００によって生成された干渉信号を取得し、被検眼の断層画像を生成することができる。表示部３００は、制御部２００から送られる、各種画像や被検眼の情報などを表示することができる。

ここで、制御部２００は、汎用コンピュータを用いて構成してもよいし、撮像光学系１００の専用のコンピュータとして構成してもよい。表示部３００は、任意のディスプレイを用いて構成することができる。なお、本実施例においては、撮像光学系１００、制御部２００及び表示部３００は別個の構成としているが、これらの全部又は一部は一体的に構成されてもよい。

（撮像光学系の構成）
次に、図２を参照して、本実施例に係る撮像光学系１００の構成について説明する。図２は、撮像光学系１００の概略的な構成を示す。

撮像光学系１００においては、被検眼１４０に対向して対物レンズ１０１が設置されている。対物レンズ１０１の光軸上にはダイクロイックミラー１０２及びダイクロイックミラー１０３が設けられている。対物レンズ１０１からの光路は、ダイクロイックミラー１０２，１０３によって、ＯＣＴ光学系の光路Ｌ１、内部固視灯及び眼底観察系用の光路Ｌ２、並びに前眼部観察系用の光路Ｌ３に、光路を通過する光の波長帯域ごとに分岐される。本実施例では、ダイクロイックミラー１０２の透過方向にＯＣＴ光学系の光路Ｌ１並びに内部固視灯及び眼底観察系の光路Ｌ２が配置され、反射方向に前眼部観察系の光路Ｌ３が配置される。また、ダイクロイックミラー１０３の透過方向に内部固視灯及び眼底観察系の光路Ｌ２が配置され、反射方向にＯＣＴ光学系の光路Ｌ１が配置される。しかしながら、これらの光路の配置は当該配置に限られず、ダイクロイックミラー１０２，１０３の透過方向及び反射方向にそれぞれ逆の配置となるように各光路が配置されてもよい。

光路Ｌ２には、レンズ１０４，１０５、ダイクロイックミラー１３４、内部固視灯１０６、及び眼底観察用のＣＣＤ１１１が設けられている。なお、眼底観察系の光路に配置される構成要素は眼底観察光学系を構成する。レンズ１０４は合焦レンズであり、光路Ｌ２を通過する光の合焦調整のため、制御部２００によって制御される不図示のモータにより、図中矢印で示される光軸方向に駆動される。光路Ｌ２は、ダイクロイックミラー１３４によって内部固視灯１０６への光路と、ＣＣＤ１１１への光路とに分岐される。本実施例では、ダイクロイックミラー１３４の透過方向に内部固視灯１０６が配置され、反射方向にＣＣＤ１１１が配置される。なお、ダイクロイックミラー１３４の透過方向にＣＣＤ１１１が配置され、反射方向に内部固視灯１０６が設けられてもよい。

ＣＣＤ１１１は不図示の眼底観察用照明光の波長、具体的には７８０ｎｍ付近に感度を有する。内部固視灯１０６は可視光を発生して被検者の固視を促すために用いられる。

眼底観察用光源から発せられ被検眼１４０によって反射された戻り光は、対物レンズ１０１、及びダイクロイックミラー１０２，１０３を透過し、光路Ｌ２に入射する。光路Ｌ２に入射した戻り光は、レンズ１０４，１０５を通った後、ダイクロイックミラー１３４によって反射され、ＣＣＤ１１１へと導かれる。ＣＣＤ１１１は、入射した被検眼１４０からの戻り光を検出し、戻り光に対応する信号を生成する。制御部２００は、ＣＣＤ１１１によって生成された信号に基づいて被検眼１４０の眼底Ｅｒの正面画像を得ることができる。

内部固視灯１０６から発せられた光は、ダイクロイックミラー１３４、レンズ１０５，１０４、ダイクロイックミラー１０３，１０２、及び対物レンズ１０１を通り、被検眼１４０に入射する。内部固視灯１０６は、被検眼１４０上の任意の位置に任意の形状の光を固視標として提供することができ、被検者の固視を促すことができる。

なお、眼底観察光学系の構成は上記構成に限られず、例えば、照明光を被検眼に対して走査するＳＬＯ（Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｌａｓｅｒ Ｏｐｈｏｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ：走査型検眼鏡）の構成を有してもよい。この場合には、ＳＬＯ光学系の走査手段の動きに合わせて内部固視灯１０６を点滅させることによって、被検眼１４０上の任意の位置に任意の形状の光を固視標として提供することができ、被検者の固視を促すことができる。

次に、前眼部観察系の光路Ｌ３について説明する。前眼部観察系の光路Ｌ３には、レンズ１０７，１０９、スプリットプリズム１０８、及び赤外光を検知する前眼部観察用のＣＣＤ１１０が設けられている。なお、前眼部観察系の光路Ｌ３に配置されるこれらの構成要素は、前眼部観察光学系を構成する。

光路Ｌ３では、不図示の光源から９７０ｎｍ付近の波長を有する前眼部観察用の光が被検眼１４０の前眼部に対して照射される。被検眼１４０の前眼部からの反射光は対物レンズ１０１、ダイクロイックミラー１０２、及びレンズ１０７を介してスプリットプリズム１０８に入射する。スプリットプリズム１０８は、被検眼１４０の瞳孔と共役な位置に配置されている。スプリットプリズム１０８から出射された光はレンズ１０９を介してＣＣＤ１１０に入射する。

ＣＣＤ１１０は、９７０ｎｍ付近の波長を有する光を検出するものであり、前眼部からの反射光を検出し、前眼部からの反射光に対応する信号を生成する。制御部２００は、ＣＣＤ１１０によって生成された信号に基づいて、被検眼１４０の前眼部の画像を生成することができる。この際、制御部２００は、ＣＣＤ１１０によってスプリットプリズム１０８を通った反射光を検出することで、前眼部のスプリット像から被検眼１４０に対する撮像光学系１００のＺ方向（深さ方向）の距離を検出することができる。

次に光路Ｌ１について説明する。光路Ｌ１は、前述の通りＯＣＴ光学系用の光路を構成しており、被検眼１４０の断層画像を生成するための干渉信号の取得に用いられる。光路Ｌ１には、Ｘスキャナ１３１、Ｙスキャナ１３２、及びレンズ１１２，１１３が配置されている。

Ｘスキャナ１３１及びＹスキャナ１３２は、測定光を被検眼１４０の眼底Ｅｒ上で走査する走査手段を構成する。Ｘスキャナ１３１及びＹスキャナ１３２は、制御部２００によって制御される不図示のガルバノモータにより駆動される。Ｘスキャナ１３１は測定光をＸ方向に走査するために用いられ、Ｙスキャナ１３２は測定光をＹ方向に走査するために用いられる。なお、Ｘスキャナ１３１及びＹスキャナ１３２は、ガルバノミラー等の任意の偏向ミラーを用いて構成されることができる。なお、本実施例では、Ｘスキャナ１３１及びＹスキャナ１３２によって走査手段を構成しているが、走査手段の構成はこれに限られない。走査手段は、ＭＥＭＳミラー等の１枚で２次元方向に光を偏向させられる偏向ミラーによって構成されてもよい。

レンズ１１２は、被検眼１４０の眼底Ｅｒに対する、ＯＣＴ測定光学系の光ファイバー１１５から出射する測定光の合焦調整のために用いられる合焦レンズである。レンズ１１２は、制御部２００によって制御される不図示のモータにより、図中矢印で示される測定光の光軸方向に駆動される。この合焦調整によって眼底Ｅｒからの戻り光は同時に光ファイバー１１５の先端にスポット状に結像されて入射される。なお、光ファイバー１１５、光路Ｌ１に配置される各光学部材、ダイクロイックミラー１０２，１０３、及び対物レンズ１０１等は、ＯＣＴ光学系において測定光が伝播するＯＣＴ測定光学系を構成する。

光ファイバー１１５は、光カプラー１１９に接続されている。光カプラー１１９には、ＯＣＴ測定光学系の光ファイバー１１５、光源１１４に接続された光ファイバー１１６、ＯＣＴ参照光学系の光ファイバー１１７、及び分光器１２３に接続された光ファイバー１１８が接続されている。光カプラー１１９は、光源１１４からの光を測定光と参照光に分割する分割器、及び被検眼１４０からの測定光の戻り光と参照光とを干渉させ、干渉光を発生させる干渉部として機能する。

光源１１４は代表的な低コヒーレント光源であるＳＬＤ（Ｓｕｐｅｒ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｔ Ｄｉｏｄｅ）である。本実施例では、光源１１４として、出射する光の中心波長が８５５ｎｍ、波長バンド幅が約１００ｎｍのものを用いている。なお、光源１１４の構成はこれに限られず、所望の構成に応じて任意の光源を用いることができる。

光源１１４から出射された光は光ファイバー１１６を通じ、光カプラー１１９を介して、光ファイバー１１５等のＯＣＴ測定光学系を伝播する測定光と光ファイバー１１７等のＯＣＴ参照光学系を伝播する参照光とに分割される。測定光は前述のＯＣＴ光学系の光路Ｌ１を通じ、観察対象である被検眼１４０の眼底Ｅｒに照射され、網膜による反射や散乱により、戻り光として同じ光路を通じて光カプラー１１９に到達する。

一方、参照光は光ファイバー１１７、レンズ１２０、及び測定光と参照光の分散を合わせるために挿入された分散補償ガラス１２１を介して参照ミラー１２２に到達し反射される。そして同じ光路を戻り、光カプラー１１９に到達する。ここで、光ファイバー１１７、レンズ１２０、分散補償ガラス１２１、及び参照ミラー１２２はＯＣＴ参照光学系を構成する。

被検眼１４０からの測定光の戻り光と参照光は光カプラー１１９によって、合波され干渉光となる。測定光の光路長と参照光の光路長とがほぼ等しい状態となったときに、測定光の戻り光と参照光は互いに干渉し、干渉光となる。参照ミラー１２２は、制御部２００によって制御される不図示のモータ及び駆動機構により、図中矢印で示される参照光の光軸方向に調整可能に保持され、被検眼１４０の被測定部によって変わる測定光の光路長に参照光の光路長を合わせることが可能である。干渉光は、光ファイバー１１８を介して分光器１２３に導かれる。

分光器１２３（光検出部）には、レンズ１２４，１２６、回折格子１２５、及びラインセンサ１２７が設けられている。光ファイバー１１８から出射された干渉光は、レンズ１２４を介して略平行光となった後、回折格子１２５で分光され、レンズ１２６によってラインセンサ１２７に結像される。なお、ラインセンサ１２７は、干渉光を受光して、干渉光に応じた干渉信号を生成し、出力する受光素子の一例として示される。制御部２００は、ラインセンサ１２７によって生成された信号に基づいて、被検眼１４０の眼底Ｅｒの断層に関する情報を取得し、眼底Ｅｒの断層画像を生成することができる。

（制御部２００の構成）
図３を参照して、制御部２００の構成について説明する。図３は、制御部２００の概略的な構成を示すブロック図である。制御部２００には、画像生成部２１０、取得部２２０、駆動制御部２３０、記憶部２４０、及び表示制御部２５０が設けられている。

取得部２２０は、撮像光学系１００のＣＣＤ１１０，１１１、及びラインセンサ１２７から各種信号を取得する。また、取得部２２０は、断層画像生成部２１３から、干渉信号に基づいて生成されたフーリエ変換後の信号やこれに何らかの信号処理を施した信号等を取得することもできる。

画像生成部２１０には、前眼画像生成部２１１、眼底画像生成部２１２、断層画像生成部２１３、閾値算出部２１４、及びＯＣＴＡ画像生成部２１５（画素値算出部）が設けられている。

前眼画像生成部２１１は、取得部２２０によって取得されたＣＣＤ１１０からの信号に基づいて被検眼１４０の前眼画像を生成する。眼底画像生成部２１２は、取得部２２０によって取得されたＣＣＤ１１１からの信号に基づいて被検眼１４０の眼底画像を生成する。

断層画像生成部２１３は、取得部２２０によって取得されたラインセンサ１２７からの干渉信号に基づいて被検眼１４０の断層画像を生成する。より具体的には、断層画像生成部２１３は、上述の一連の処理によりラインセンサ１２７から得られる干渉信号をフーリエ変換し、フーリエ変換後の信号を輝度或いは濃度情報に変換する。これにより、断層画像生成部２１３は被検眼１４０の眼底Ｅｒのある一点における深さ方向（Ｚ方向）の断層画像を生成する。このようなスキャン方式をＡスキャンと呼び、得られる断層画像をＡスキャン画像と呼ぶ。

Ｘスキャナ１３１及びＹスキャナ１３２によって測定光を眼底Ｅｒの所定の横断方向に走査しながら、このようなＡスキャンを繰り返し行うことにより、複数のＡスキャン画像を取得することができる。例えば、測定光をＸスキャナ１３１によってＸ方向に走査すればＸＺ面における断層画像が得られ、Ｙ方向に走査すればＹＺ面における断層画像が得られる。このように被検眼１４０の眼底Ｅｒを所定の横断方向に走査する方式をＢスキャンと呼び、得られる断層画像をＢスキャン画像と呼ぶ。

閾値算出部２１４は、取得部２２０によって取得されたラインセンサ１２７からの干渉信号等の断層データに基づいて、ＯＣＴＡ画像の生成に用いられる閾値を算出する。ここで、断層データには、干渉信号や、干渉信号に基づいて生成されたフーリエ変換後の信号、これに何らかの信号処理を施した信号、断層画像生成部２１３で生成された断層画像等を含むことができる。

ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、取得部２２０によって取得された断層データ及び閾値算出部２１４によって算出された閾値を用いて、被検眼１４０のモーションコントラストデータを算出し、モーションコントラストデータに基づくＯＣＴＡ画像を生成する。

なお、本実施例では、ＯＣＴＡ画像生成部２１５が、モーションコントラストデータを断層画像の輝度値の変化に基づいて算出する構成について説明する。しかしながら、モーションコントラストデータの算出方法は、これに限られない。モーションコントラストデータを、例えば、フーリエ変換後の複素ＯＣＴ信号（干渉信号）を用いて、複素ＯＣＴ信号間の強度差を計算することによっても得ることができる。この場合、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、最終的なモーションコントラストデータを、各強度差の平均値や最大値として求めることができる。ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、フーリエ変換後の複素数ＯＣＴ信号の強度情報（輝度情報）を用いて、モーションコントラストデータを計算する既知の方法を採用してよい。

駆動制御部２３０は、光源１１４、Ｘスキャナ１３１及びＹスキャナ１３２等の撮像光学系１００の各構成要素の駆動を制御する。記憶部２４０は、画像生成部２１０によって生成された各種画像や入力された被検者の情報、制御部２００を構成するプログラム等を記憶する。表示制御部２５０は、表示部３００を制御し、記憶部２４０に記憶された各種画像や被検者の情報等を表示部３００に表示させる。

なお、制御部２００の各構成要素は、制御部２００のＣＰＵやＭＰＵで実行されるモジュールにて構成することができる。また、制御部２００の各構成要素は、ＡＳＩＣなどの特定の機能を実現する回路等により構成されてもよい。記憶部２４０は、任意のメモリや光学ディスク等の記憶媒体を用いて構成することができる。

（断層画像の撮影処理）
以下、図４Ａ乃至６を参照して、本実施例に係る断層画像の撮影処理について説明する。図４Ａは、表示部３００で表示する制御／画像表示用ＧＵＩのプレビュー画面４００の一例を示す。図４Ｂは、表示部３００で表示する制御／画像表示用ＧＵＩのレポート画面４０５の一例を示す。図４Ａに示すプレビュー画面４００は、撮影開始の指示や、撮像光学系１００のアライメント調整、及び撮影する部位の位置の調整等を行うために表示される画面である。一方、図４Ｂに示すレポート画面４０５は、撮影によって生成されたＯＣＴＡ画像を表示する画面である。なお、本実施例では説明しないが、表示部３００には、生成された断層画像やＯＣＴＡ断層画像等を示すレポート画面も表示されることができる。

本実施例では、図４Ａに示すプレビュー画面４００にて撮影準備を整えたのちに、ＯＣＴ装置１を用いて被検者の眼底Ｅｒを撮影する。具体的には、まず、撮像光学系１００の顔受け部に被検者の顔を載せ、測定光が被検眼１４０の瞳に入るように、被検眼１４０に対する撮像光学系１００のアライメントを行う。本実施例では、検者がプレビュー画面４００上の前眼画像４０１や眼底プレビューに表示される眼底画像４０２を見ながら、撮像光学系１００を不図示の駆動ステージを用いてＸＹＺ方向に移動させて、撮像光学系１００のアライメントを行う。ここで、前述のように、前眼画像４０１は前眼画像生成部２１１によって、眼底画像４０２は眼底画像生成部２１２によって生成される。なお、制御部２００によって、前眼画像４０１等を解析し、解析結果に基づいて撮像光学系１００の駆動を制御して、被検眼１４０に対する撮像光学系１００のアライメントを行ってもよい。

次に、検者は、不図示のマウス等の入力手段によりＯＣＴＡ画像の撮影範囲４０３を設定した後、撮影ボタン４０４、もしくは、撮像光学系１００に付随する撮影ボタンを押して撮影を開始する。なお、撮影範囲４０３の設定は、被検眼１４０の被測定部を入力し、眼底画像４０２等を解析することで被測定部に対して撮影範囲４０３を設定してもよい。また、撮影範囲４０３の設定後、所定の時間が過ぎたら撮影を開始する構成としてもよい。

（断層画像の処理フロー）
図５Ａは本実施例による断層画像の撮影・画像処理のフローチャートを示し、図５ＢはＯＣＴＡ断層画像生成処理のフローチャートを示す。撮影が開始されると、処理はステップＳ５０１に移行する。

ステップＳ５０１では、断層画像生成部２１３が、ＯＣＴ光学系におけるノイズ信号として、背景信号（バックグラウンドデータ：背景データ）を複数回取得する。なお、背景信号の取得回数は任意の数であってよく、本実施例ではＭ回とする。背景信号は、例えば、測定光の戻り光を遮断して参照光のみの光信号を取得することで、取得される。なお、断層画像生成部２１３は、予め装置ごとに測定され、記憶部２４０に記憶されている背景信号等のノイズ信号を取得してもよい。

ステップＳ５０２では、まず、断層画像生成部２１３が、ステップＳ５０１においてＭ回取得したノイズ信号を用いて背景画像を生成する。次に、閾値算出部２１４が生成されたＭ枚の背景画像を用いて背景ノイズ閾値ｔｈｎ（背景閾値ｔｈｎ）を算出する。

具体的には、閾値算出部２１４は、生成されたＭ枚の背景画像の輝度値から輝度値の平均値Ｎ_ａｖｅと標準偏差Ｎ_σを算出する。その後、閾値算出部２１４は、平均値Ｎ_ａｖｅと、正の係数βをかけた標準偏差Ｎ_σとの和である、Ｎ_ａｖｅ＋β×Ｎ_σを背景ノイズ閾値ｔｈｎとする。ここで、背景ノイズ閾値ｔｈｎは全画素に共通して算出されてもよいし、深さ方向の画素位置ごとに算出されてもよい。この場合には、Ｍ枚の背景画像の深さ方向の各画素位置から各画素位置の平均値Ｎ_ａｖｅと標準偏差Ｎ_σを算出し、Ｎ_ａｖｅ＋β×Ｎ_σを各画素位置の背景ノイズ閾値とすることができる。なお、背景信号取得する際に、測定信号が取得される各走査位置において、複数回背景信号（背景データ）を取得し、各画素位置に対応する走査位置ごとに背景ノイズ閾値ｔｈｎを算出してもよい。

閾値算出部２１４は、算出した背景ノイズ閾値ｔｈｎを記憶部２４０に記憶させる。なお、背景ノイズ閾値は事前に記憶部２４０に記憶されていてもよい。

ここで、係数βは任意の値であってよく、本実施例ではβ＝７とする。係数βが大きい場合、背景ノイズ閾値ｔｈｎを上回る輝度値は被検体に由来するものである確率が高くなる。一方で、係数βが大きすぎると、被検体に由来する輝度値もノイズとして判断してしまう可能性がある。そのため、例えば、後述の閾値処理が行われた最終的なＯＣＴＡ画像を観察しながら係数βを調整してもよい。

ステップＳ５０３では、撮像光学系１００によって被検眼１４０の眼底Ｅｒを撮像し、取得部２２０が断層データとして眼底Ｅｒの干渉信号を取得する。具体的には、まず、駆動制御部２３０が撮像光学系１００の各構成要素を制御して、被検眼１４０の略同一箇所（走査ライン）のＸＺ方向にＮ回Ｂスキャンを行い、眼底Ｅｒを光干渉断層撮像する。これにより、取得部２２０は、Ｎ回分のＢスキャンによって得られた、Ｎ組の干渉信号を取得する。なお、本実施例では、Ｎ＝３とし、３回光干渉断層撮像することとしているが、撮像回数はこれに限られない。撮像回数であるＮは、ＯＣＴＡ画像を生成するための輝度変化を算出するために利用する断層画像の枚数となるため、２以上の任意の数であってよい。また、以下において、１回のＢスキャンに対応する干渉信号の集合を１組の干渉信号という。同様に、１回のＢスキャンに対応する断層信号の集合を１組の断層信号という。なお、略同一箇所とは、完全に同一の箇所だけでなく、同一箇所から僅かにずれた箇所も含むものとする。

次に駆動制御部２３０は、撮像光学系１００の各構成要素を制御して、走査ラインをＹ方向に所定距離だけずらして再度Ｎ回分のＢスキャンを行い、取得部２２０は撮像光学系１００からＮ組の干渉信号を取得する。駆動制御部２３０は、Ｌ箇所の走査を行うように当該撮像処理を繰り返す。これにより、取得部２２０は、Ｌ×Ｎ組の干渉信号を取得する。以降、走査ラインｌ番目及びｎ組目の干渉信号について、Ｉｎ_{（ｌ，ｎ）}と記述する。また、輝度値等に関しても、同様に添え字にて各インデックスを記述する。なお、本実施例では、Ｌ＝２３２とし、２３１回Ｙ方向に測定箇所をずらすが、Ｌはこれに限れず、所望の構成に応じて任意に設定されてよい。また、本実施例では、測定位置を１３μｍずらして測定を行うが、当該距離も所望の構成に応じて任意に設定されてよい。例えば、測定位置をずらす量をより小さくするとともに、Ｌの数を増やすことで、被検眼１４０をより高密度に撮影することができる。

ステップＳ５０３において、Ｌ×Ｎ組の干渉信号を取得したら、制御部２００は処理をステップＳ５０４に進める。ステップＳ５０４では、Ｌ×Ｎ組の干渉信号を用いて、断層画像生成部２１３が断層画像を生成するとともに、ＯＣＴＡ画像生成部２１５がＯＣＴＡ断層画像を生成する。以下、図５Ｂを参照して、ステップＳ５０４の処理フローを説明する。

ステップＳ５０４の処理が開始されると、ステップＳ５１１において、画像生成部２１０は断層画像及びＯＣＴＡ断層画像を生成するために用いる干渉信号を取得した走査ラインの位置を選択する。ステップＳ５１１において、まず、画像生成部２１０は、走査ラインの位置ｌ＝１を選択する。その後、画像生成部２１０は、処理をステップＳ５１２に進め、ステップＳ５１２からステップＳ５２２までの処理が終了したら、ｌとＬを比較し、ｌがＬよりも小さい間には、ｌを１増やし、ステップＳ５１２からステップＳ５２２までの処理を繰り返す。

ステップＳ５１２では、画像生成部２１０が断層画像を生成するための干渉信号の組を選択する。上述のように、干渉信号は走査ラインごとにＮ組取得されているため、画像生成部２１０は、走査ラインの位置ｌのｎ組目の干渉信号を選択する。ステップＳ５１２において、まず、画像生成部２１０は、ｎ＝１の干渉信号Ｉｎ_{（ｌ，１）}を選択する。その後、画像生成部２１０は、処理をステップＳ５１３に進め、ステップＳ５１３の処理が終了したら、ｎとＮを比較し、ｎがＮよりも小さい間には、ｎを１増やし、ステップＳ５１３の処理を繰り返す。

ステップＳ５１３では、断層画像生成部２１３が、画像生成部２１０によって選択された干渉信号Ｉｎ_{（ｌ，ｎ）}から断層画像を生成する。具体的には、断層画像生成部２１３は、干渉信号Ｉｎ_{（ｌ，ｎ）}における各Ａスキャン位置の干渉信号について１次元フーリエ変換を行い、算出された信号の振幅を算出する。この振幅が１Ａスキャンに対応する断層画像の各画素の輝度値となる。断層画像生成部２１３は、１Ｂスキャン分の干渉信号について当該処理を行うことで、断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ）}を生成する。ここでは、説明の簡略化のためにフーリエ変換だけを行うとしている。しかしながら、ＯＣＴの断層画像を生成する処理は、既知である任意の処理方法によって行われてよく、また、画質向上等の目的で行われる任意の信号処理を干渉信号に対して施してもよい。

ステップＳ５１４において、画像生成部２１０はｎ＝Ｎであるかを確認し、ｎ＝Ｎであった場合には、処理をステップＳ５１５に進める。ｎ＜Ｎである場合には、ステップＳ５１２に関して説明したように、ｎを１増やし、ステップＳ５１３を繰り返す。

ステップＳ５１５において、断層画像生成部２１３は、走査ラインの位置ｌに関するＮ枚の断層画像中の眼底Ｅｒの形状等の断層画像中の特徴点等を利用し、断層画像同士の位置合わせを行う。これにより、Ｎ枚の断層画像内の同一座標に被検体の同一箇所が配置されることとなる。

具体的には、まず断層画像生成部２１３は、Ｎ枚の断層画像のうち任意の１枚をテンプレートとして選択する。例えば、断層画像生成部２１３は、テンプレートとして選択する断層画像として、最初に生成された断層画像を選択することができる。また、断層画像生成部２１３は、Ｎ枚の断層画像において互いにすべての組み合わせで相関値を演算し、フレーム別に相関係数の和を求め、その和が最大となる断層画像をテンプレートとして選択してもよい。

次に、断層画像生成部２１３は、断層画像ごとにテンプレートと照合し、断層画像ごとに位置ずれ量（δＸ、δＺ、δθ）を求める。ここで、δＸはＸ方向のずれ量、δＺはＺ方向のずれ量、δθは回転方向のずれ量を示す。具体的には、断層画像生成部２１３は、テンプレートの位置と角度を変えながら各フレームの断層画像との類似度を表す指標であるＮｏｒｍａｌｉｚｅｄ Ｃｒｏｓｓ−Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ（ＮＣＣ）を計算する。断層画像生成部２１３は、計算したＮＣＣの値が最大となるときの、照合される断層画像とテンプレートとの位置の差を位置ずれ量として求める。なお、画像間の類似度を表す指標は、照合されるフレームの断層画像とテンプレートの内の特徴の類似性を表す尺度であればよく、そのような尺度を示す任意の指標に種々変更が可能である。

断層画像生成部２１３は、求めた位置ずれ量（δＸ、δＺ、δθ）に応じて位置補正をテンプレート以外のＮ−１枚の断層画像に適用することで、断層画像の位置合わせを行う。Ｎ枚の断層画像の位置合わせが実施される結果、各画像における画素の座標（画素位置）が同一の場合、当該画素に表示される眼底Ｅｒの位置も同一位置となる。断層画像の位置合わせが終了したら、画像生成部２１０は処理をステップＳ５１６に進める。

ステップＳ５１６では、画像生成部２１０は、モーションコントラストデータを算出し、閾値処理を施すための断層画像の組み合わせを選択する。ステップＳ５１６において、まず、画像生成部２１０は、１枚目（ｎ＝１）の断層画像Ｃ_{（ｌ，１）}を選択する。その後、画像生成部２１０は、処理をステップＳ５１７に進め、ステップＳ５１７からステップＳ５２０までの処理が終了したら、ｎとＮ−１を比較し、ｎがＮ−１よりも小さい間、ｎを１増やし、ステップＳ５１７からステップＳ５２０までの処理を繰り返す。

ステップＳ５１７では、ＯＣＴＡ画像生成部２１５が、断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ）}と断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}から各画素位置におけるモーションコントラストデータに対応する断層画像の各画素位置における輝度値の変化を算出する。本実施例では、輝度値の変化として断層画像同士の脱相関値を利用する。脱相関は断層画像の同一座標（画素位置）の画素ごとに、下記式のように算出する。

このように、位置合わせした断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ）}，Ｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}の同一座標の画素同士で相関値を算出し、１から相関値を減算することで脱相関値を算出することができる。そして、各画素位置について脱相関値を算出することで脱相関値画像Ｄ_{（ｌ，ｎ）}を算出することができる。

次に、ステップＳ５１８において、閾値算出部２１４が光ショットノイズにより生成される脱相関情報を除去するための光ショットノイズ閾値ｔｈｓを算出する。ここで、光ショットノイズ閾値ｔｈｓは断層画像の画素位置（座標）ごとに対して算出される。閾値算出部２１４は、位置合わせした断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ）}，Ｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}の同一座標の各画素同士で輝度値を平均し、各画素位置で平均値Ｃ_{ａｖｅ（ｌ，ｎ）}を算出する。上述のように、光ショットノイズは光強度の平方根に比例するため、この平均値Ｃ_{ａｖｅ（ｌ，ｎ）}の平方根√Ｃ_{ａｖｅ（ｌ，ｎ）}を、光ショットノイズの標準偏差Ｃ_{ａｖｅ＿σ（ｌ，ｎ）}と考えることができる。そのため、断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ）}，Ｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}の各画素の輝度値は、標準偏差Ｃ_{ａｖｅ＿σ（ｌ，ｎ）}＝√Ｃ_{ａｖｅ（ｌ，ｎ）}で輝度値が揺れていると捉えられる。そこで、閾値算出部２１４は、輝度値（第１のデータ）ＣＩ_１＝Ｃ_{ａｖｅ（ｌ，ｎ）}＋α√Ｃ_{ａｖｅ（ｌ，ｎ）}と輝度値（第２のデータ）ＣＩ_２＝Ｃ_{ａｖｅ（ｌ，ｎ）}−α√Ｃ_{ａｖｅ（ｌ，ｎ）}を算出する。その後、閾値算出部２１４は、輝度値ＣＩ_１と輝度値ＣＩ_２との間で算出される脱相関値を各画素位置での光ショットノイズ閾値ｔｈｓとして算出する。

ここで、αは任意の係数であり、所望の構成に応じて設定することができるが、およそ１〜１０の間の値として定められることができる。αが大きいと、より確実に光ショットノイズ由来の脱相関値を除去することが可能であるが、実際の血球の動きにより生じる脱相関値も除去する可能性がある。一方で、αが小さい場合は、実際の血球の動きにより生じる脱相関値を除去する可能性が低くなるが、光ショットノイズ由来の脱相関値を除去する精度が下がる。一般的に、光ショットノイズは正規分布を取るため、平均値に対して＋／−３倍の標準偏差の範囲に光ショットノイズに由来する輝度値の９９．７％が入ると考えられる。そこで、本実施例ではα＝３とし、光ショットノイズに由来する輝度値の揺れから算出される脱相関値の大部分を除去する光ショットノイズ閾値ｔｈｓを算出する。閾値算出部２１４は、各画素位置に対して光ショットノイズ閾値ｔｈｓを算出することで、断層画像に対応する光ショットノイズ閾値ｔｈｓを算出することができる。

ステップＳ５１９では、ＯＣＴＡ画像生成部２１５が、光ショットノイズ閾値ｔｈｓ以下の脱相関値を、光ショットノイズにより生じる脱相関値であり血球の動きにより生じる脱相関値ではないと判断する。ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、脱相関値画像Ｄ_{（ｌ，ｎ）}と断層画像に対応する光ショットノイズ閾値ｔｈｓを画素位置ごとに比較して、脱相関値が光ショットノイズ閾値ｔｈｓより大きい画素位置の画素では画素値として脱相関値を維持する。また、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、脱相関値が光ショットノイズ閾値ｔｈｓ以下である画素位置の画素では画素値を０とする。これにより、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、光ショットノイズ閾値処理を施した脱相関値画像Ｄ’_{（ｌ，ｎ）}を生成する。

次に、ステップＳ５２０において、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、背景ノイズによる輝度値の変化に由来する脱相関値を除去する。上述したように、背景ノイズの存在確率は、原点を中心に同心円の確率分布を有することとなる。そのため、輝度値０を原点とし、上述した背景ノイズ閾値ｔｈｎを半径とした円の外側に位置する輝度値は、被検体に由来する輝度値であると判断することができる。そこで、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ）}，Ｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}の同一座標の画素の輝度値Ｉｃ_ｎとＩｃ_ｎ＋１を用いて、Ｉｃ_ｎ ^２＋Ｉｃ_ｎ＋１ ^２＜ｔｈｎ^２となる座標（画素位置）の輝度値はノイズであると判断する。

具体的には、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ）}，Ｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}の同一座標の画素の輝度値Ｉｃ_１，Ｉｃ_２が背景ノイズ閾値ｔｈｎに対して、Ｉｃ_ｎ ^２＋Ｉｃ_ｎ＋１ ^２＜ｔｈｎ^２を満たすか否かを判断する。ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、Ｉｃ_ｎ ^２＋Ｉｃ_ｎ＋１ ^２＜ｔｈｎ^２が満たされる場合には、脱相関値画像Ｄ’_{（ｌ，ｎ）}の対応する画素位置の画素値を０とする。また、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、Ｉｃ_ｎ ^２＋Ｉｃ_ｎ＋１ ^２＜ｔｈｎ^２が満たされない場合には、脱相関値画像Ｄ’_{（ｌ，ｎ）}の対応する画素位置の脱相関値を維持する。なお、背景ノイズ閾値ｔｈｎが画素位置ごとに設定されている場合には、同一座標の画素の輝度値Ｉｃ_１，Ｉｃ_２が同一座標に対応する背景ノイズ閾値ｔｈｎに対して、Ｉｃ_ｎ ^２＋Ｉｃ_ｎ＋１ ^２＜ｔｈｎ^２を満たすか否かを判断する。

これら処理により、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ）}，Ｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}から、光ショットノイズ閾値処理及び背景ノイズ閾値処理が行われたモーションコントラスト断層画像（ＯＣＴＡ断層画像）Ａｃ_{（ｌ，ｎ）}を生成することができる。

ステップＳ５２１では、画像生成部２１０がｎ＝Ｎ−１であるかを確認し、ｎ＝Ｎ−１であった場合には、処理をステップＳ５２２に進める。ｎ＜Ｎ−１である場合には、ステップＳ５１６に関して説明したように、ｎを１増やし、ステップＳ５１７からステップＳ５２０までの処理を繰り返す。

ステップＳ５２２では、ＯＣＴＡ画像生成部２１５が、走査ラインの位置ｌごとのＮ枚のＯＣＴＡ断層画像Ａｃ_{（ｌ，１）}，…，Ａｃ_{（ｌ，Ｎ−１）}の平均を算出し、最終的なＯＣＴＡ断層画像Ａｃ_（ｌ）を算出する。

ステップＳ５２３において、画像生成部２１０はｌ＝Ｌであるかを確認し、ｌ＝Ｌであった場合には、ＯＣＴＡ断層画像生成処理を終了し、処理をステップＳ５０５に進める。ｌ＜Ｌである場合には、ステップＳ５１１に関して説明したように、ｌを１増やし、ステップＳ５１２からステップＳ５２２までの処理を繰り返す。これにより、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、Ｘ，Ｙ，Ｚの３次元にモーションコントラストデータ（脱相関値）が配置されたＯＣＴＡボリュームデータを算出することができる。

ステップＳ５０５では、ＯＣＴＡ画像生成部２１５が、ＯＣＴＡボリュームデータに基づいて、ＸＹ平面の法線方向から見たＯＣＴＡ画像（ＯＣＴＡ正面画像）を生成する。具体的には、まず、画像生成部２１０が、ステップＳ５１５においてテンプレートとして選択した断層画像において、セグメンテーション処理を行い被検体である眼底構造の層構造の境界を抽出する。なお、層境界の抽出は、眼底の解剖学的な層境界を抽出できる技術であれば、既知の任意の層境界抽出技術を用いて行われてよい。なお、本実施例ではステップＳ５０５において層境界の抽出処理を行う構成としているが、層境界の抽出処理は、断層画像生成処理の終了後からステップＳ５０５までの間であれば任意のタイミングで行われてよい。なお、画像生成部２１０は断層画像に対応する干渉信号等の断層データに基づいて層境界の抽出を行ってもよい。この場合には、断層データの取得後からステップＳ５０５までの間の任意のタイミングで層境界の抽出処理が行われてよい。

ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、抽出された層境界の情報を用いて、被検体の所望の構造についてＯＣＴＡボリュームデータに基づくＸＹ平面のＯＣＴＡ画像を生成する。ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、例えば、各ＯＣＴＡ断層画像において、網膜と硝子体の境界、及び神経節細胞層と内網状層の境界で囲まれた領域の画素値を深さ方向（Ｚ方向）に平均した値を各ＸＹ位置における画素値とし、ＸＹ平面のＯＣＴＡ画像を生成する。なお、ＯＣＴＡ画像を生成するために用いられるボリュームデータに対応する被検体の構造は、３次元のＯＣＴＡボリュームデータに含まれる被検体の任意の構造であってよい。また、ＯＣＴＡ画像の画素値は、３次元のボリュームデータのＺ方向の平均値に限られず、中央値、最大値、又は最頻値等の任意の代表値を用いて定められてよい。

上記処理により、制御部２００は、光ショットノイズ及び背景ノイズについて適切な閾値処理により、コントラストの高いモーションコントラスト画像であるＯＣＴＡ画像を生成することができる。

図６（ａ）乃至（ｃ）は、同一の断層データについて各種閾値処理を施したＯＣＴＡ画像を示す。図６（ａ）は従来の閾値処理を施したＯＣＴＡ画像、図６（ｂ）は従来の閾値処理と本実施例に係る光ショットノイズの閾値処理を施したＯＣＴＡ画像を示す。また、図６（ｃ）は従来の閾値処理の代わりに、本実施例に係る背景ノイズの閾値処理を施したＯＣＴＡ画像、図６（ｄ）は、本実施例に係る光ショットノイズの閾値処理及び背景ノイズの閾値処理の両方を施したＯＣＴＡ画像を示す。

まず、図６（ａ）と図６（ｂ）を対比すると、図６（ａ）では全体的に白くコントラストが低い状態となっているのに対し、図６（ｂ）では光ショットノイズが適切に処理されるため全体的に白さが薄まり、コントラストが高くなっていることが分かる。また、図６（ａ）と図６（ｃ）を対比すると、図６（ｃ）では、背景ノイズが適切に処理されることで、血管の輪郭がはっきりしコントラストが高くなっていることが分かる。図６（ａ）と図６（ｄ）を対比すると、図６（ｄ）では、光ショットノイズ及び背景ノイズが適切に処理されることで全体的に白さが薄まるとともに血管の輪郭がはっきりし、一見してコントラストが向上していることが分かる。この結果からも、本実施例による閾値処理を施すことにより、従来の閾値処理に比べてコントラストが向上したＯＣＴＡ画像を生成できていることが分かる。

上記のように、本実施例による制御部２００は、取得部２２０と、閾値算出部２１４と、ＯＣＴＡ画像生成部２１５とを備える。取得部２２０は、被検体の略同一位置における断層の情報を示す複数の断層データ（複数の断層画像）を取得する。より具体的には、取得部２２０は、被検体の略同一位置を走査するように制御された測定光を用いて被検体を複数回光干渉断層撮像して得た、複数の断層データを取得する。閾値算出部２１４は、複数の断層データにおける、脱相関値（モーションコントラストデータ）を算出すべき対象画素に対応する輝度値から閾値を算出する。ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、閾値及び対象画素に対応する輝度値から算出される脱相関値に基づいて、ＯＣＴＡ断層画像（モーションコントラスト画像）の対象画素の画素値を算出する。

より具体的には、閾値算出部２１４は、複数の断層データにおける対象画素に対応する輝度値の平均値Ｃ_ａｖｅと、該平均値Ｃ_ａｖｅの平方根と、係数αとを用いて、第１のデータＣＩ_１＝Ｃ_ａｖｅ＋α×√Ｃ_ａｖｅを算出する。閾値算出部２１４は、同様に、第２のデータＣＩ_２＝Ｃ_ａｖｅ−α×√Ｃ_ａｖｅを算出する。閾値算出部２１４は、第１のデータＣＩ_１と第２のデータＣＩ_２を用いて算出した脱相関値を光ショットノイズ閾値ｔｈｓとする。なお、閾値算出部２１４は、平均値Ｃ_ａｖｅとして、脱相関値を算出するために用いられる対象画素に対応する２つの輝度値の平均値を算出する。

ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、対象画素に対応する輝度値から算出される脱相関値が光ショットノイズ閾値ｔｈｓ以下の場合にはＯＣＴＡ断層画像の対象画素の画素値を０とする。また、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、脱相関値が光ショットノイズ閾値ｔｈｓより大きい場合には当該脱相関値を用いてＯＣＴＡ断層画像の対象画素の画素値を算出する。

さらに、取得部２２０は、被検体の断層データの取得に用いられる撮像光学系１００の複数の背景データを取得する。閾値算出部２１４は、複数の背景データの平均値Ｎ_ａｖｅ及び標準偏差Ｎ_σ、並びに係数βを用いて背景ノイズ閾値ｔｈｎ＝Ｎ_ａｖｅ＋β×Ｎ_σをさらに算出する。ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、背景ノイズ閾値ｔｈｎに基づいて、脱相関値を算出するために用いられる対象画素に対応する２つの断層データの値Ｉｃ_１及びＩｃ_２について、Ｉｃ_１ ^２＋Ｉｃ_２ ^２＜ｔｈｎ^２が満たされる場合には対象画素の画素値を０とする。また、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、Ｉｃ_１ ^２＋Ｉｃ_２ ^２＜ｔｈｎ^２が満たされない場合には脱相関値を用いて対象画素の画素値を算出する。

このような構成から、本実施例による制御部２００は、ＯＣＴＡ断層画像及びＯＣＴＡ画像への光ショットノイズによる影響を低減することができ、従来の閾値処理と比べて、コントラストの高いモーションコントラスト画像を生成することができる。

さらに、本実施例による制御部２００は、一方の断層画像の画素の輝度値が所定の閾値を超えていれば、他方の断層画像の画素の輝度値が閾値を超えていなくても、当該画素での輝度値の変化をＯＣＴＡ画像の生成に利用することができる。そのため、制御部２００は、より適切な背景ノイズ閾値処理を提供することができ、従来の閾値処理と比べて、コントラストの高いモーションコントラスト画像を生成することができる。

なお、本実施例では、モーションコントラストデータの算出や閾値算出、閾値処理について断層画像の輝度値を用いたが、これら処理に用いられる値は輝度値に限られない。これら処理は、干渉信号や、干渉信号に基づいて生成されたフーリエ変換後の信号、これに何らかの信号処理を施した信号等を含む断層データを用いて行うこともできる。同様に、背景ノイズ閾値ｔｈｎは背景画像の輝度値から生成される構成に限られず、例えば、撮像光学系１００によって取得された背景信号や背景信号についてフーリエ変換等の処理を行った後の信号に基づいて行われてよい。

また、本実施例では、モーションコントラストデータを脱相関値として求めた。しかしながら、モーションコントラストデータは脱相関値に限られず、例えば、分散値や、最小値を最大値で割った値（最小値／最大値）等のモーションコントラストデータとして既知の任意の数値であってよい。なお、ＯＣＴＡ画像生成部２１５がモーションコントラストデータとして断層画像間の輝度値の分散値を用いる場合には、閾値算出部２１４は光ショットノイズ閾値ｔｈｓとして分散値Ｃ_{ａｖｅ_σ} ^２（＝Ｃ_ａｖｅ）を算出する。また、ＯＣＴＡ画像生成部２１５がモーションコントラストデータとして断層画像間の輝度値の最小値／最大値を用いる場合には、閾値算出部２１４は、光ショットノイズ閾値ｔｈｓとして（Ｃ_ａｖｅ−√Ｃ_ａｖｅ）／（Ｃ_ａｖｅ＋√Ｃ_ａｖｅ）を算出する。これらの場合、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、断層画像を用いて求めたモーションコントラストデータに対して対応する閾値により閾値処理を行う。

なお、本実施例では、光ショットノイズ閾値処理の後に背景ノイズ閾値処理を行ったが、これら閾値処理の順番は当該順番に限られない。背景ノイズ閾値処理が光ショットノイズ閾値処理よりも前に行われてもよいし、これらの閾値処理が並行して実施されてもよい。また、背景ノイズ閾値の算出も上述の順番に限られず、背景ノイズの取得後から背景ノイズ閾値処理の前までに行われればよい。

また、本実施例では、閾値算出部２１４が閾値を算出し、ＯＣＴＡ画像生成部２１５が算出された閾値を用いて各種閾値処理を行った。これに対し、閾値算出部２１４が、算出した閾値と比較される値の比較結果に応じて、対象画素に対応する画素位置の画素値を０〜１としたマスクを生成してもよい。

例えば、閾値算出部２１４は、脱相関値が光ショットノイズ閾値ｔｈｓ以下であれば、対象画素の画素位置に対応するマスクの画素値を０とし、光ショットノイズ閾値ｔｈｓより大きければ、マスクの画素値を１としたマスクを生成する。同様に、閾値算出部２１４は、Ｉｃ_ｎ ^２＋Ｉｃ_ｎ＋１ ^２＜ｔｈｎ^２が満たされる場合には、対象画素の画素位置に対応するマスクの画素値を０とし、Ｉｃ_ｎ ^２＋Ｉｃ_ｎ＋１ ^２＜ｔｈｎ^２が満たされない場合には、マスクの画素値を１としたマスクを生成する。

そして、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、各種閾値に基づくマスク及び脱相関値を用いてＯＣＴＡ断層画像の対象画素の画素値を算出する。より具体的にはＯＣＴＡ画像生成部２１５は、光ショットノイズ閾値に基づくマスクを脱相関値画像に乗算することで、光ショットノイズ閾値処理が行われた脱相関値画像を生成することができる。同様に、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、背景ノイズ閾値に基づくマスクを脱相関値画像に乗算することで、背景ノイズ閾値が行われた脱相関値画像を生成することができる。この場合であっても、本実施例と同様の効果を奏することができる。

（実施例１の変形例）
実施例１では、位置合わせした断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ）}及び断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}の各座標の画素における輝度値の平均値、及び平均値の平方根を利用して光ショットノイズ閾値ｔｈｓを算出していた。これに対し、実施例１の変形例では、位置合わせしたＮ枚全ての断層画像Ｃ_{（ｌ，１）}，…，Ｃ_{（ｌ，Ｎ）}の各座標の画素における輝度値の平均値、及び平均値の平方根を利用して光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_Ｎを算出する。

実施例１のように２枚の断層画像の輝度値では、動きのない被検体である眼底組織由来の輝度値に対して光ショットノイズの揺らぎが偏っていた場合、輝度値の平均値は本来あるべき値に対して大きく異なる値を示すことがある。そのため、光ショットノイズ閾値ｔｈｓの各画素の値も適切な値とは大きく異なる値となる可能性がある。

これに対して、本実施例では、Ｎ枚の断層画像の同一座標の画素における輝度値を全て利用して平均値を算出する。Ｎ枚全ての断層画像の輝度値を利用して平均値を算出することで、測定した値の揺らぎが偏っている可能性を低くすることができ、より本来の眼底組織から測定されるべき値に近い値が算出される可能性を高めることができる。従って、このような平均値を閾値の算出に用いることで、光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_Ｎもより適切な値となる可能性が高くなる。そのため、光ショットノイズ閾値処理によって、光ショットノイズに由来する脱相関値をより適切に除去し、被検体の動きに由来する脱相関値をより適切に残存させることができ、より高コントラストなモーションコントラスト画像を生成することができる。

また、実施例１では、位置合わせした断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ）}及び断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}の同一座標の画素における輝度値Ｉｃ_ｎ，Ｉｃ_ｎ＋１と背景ノイズ閾値ｔｈｎに基づいて、背景ノイズ処理を行った。これに対して、本変形例では、位置合わせしたＮ枚全ての断層画像Ｃ_{（ｌ，１）}，…，断層画像Ｃ_{（ｌ，Ｎ）}の同一座標の画素における輝度値Ｉｃ_１，…，Ｉｃ_Ｎと背景ノイズ閾値ｔｈｎに基づいて背景ノイズ処理を行う。

背景ノイズは、上述のとおり原点を中心とした半径方向にノイズの分布があり、円周方向に見るとノイズの確率密度は同一となっている。これは２枚の断層画像だけでの話にとどまらない。３枚以上の断層画像であっても、同一の装置で断層画像を取得しているため、取得された全ての断層画像における背景ノイズの分布は同一で、且つ、断層画像ごとに独立している。

ここで、説明の簡略化のため、３枚の断層画像について説明する。３枚の断層画像の同一座標の画素における輝度値を輝度値Ｉ_１，Ｉ_２，Ｉ_３とすると、その座標の画素がノイズである確率はＰ（Ｉ_１，Ｉ_２，Ｉ_３）で表わすことができる。また、各々異なる断層画像における輝度値であり各々独立のため、

となり、球の半径の方向に同一の背景ノイズ分布が存在していることが分かる。そのため、ある半径ｒの球面上のノイズの確率密度は同一となることが分かる。

同様に、Ｎ枚の断層画像の同一座標の画素における輝度値Ｉ_１，Ｉ_２，…，Ｉ_Ｎを考えても、以下のように表すことができる。

そこで、本実施例では、ｒの値としてステップＳ５０２で求めた背景ノイズ閾値を用い、Ｎ枚の断層画像の同一座標の画素における輝度値と背景ノイズ閾値ｔｈｎに基づいて背景ノイズ閾値処理を行う。この閾値処理では、Ｎ次元の半径ｒ＝ｔｈｎの円の内側に位置する輝度値（Ｉ_１，Ｉ_２，…，Ｉ_Ｎ）の組が、背景ノイズであると判断する。そのため、本変形例の背景ノイズ閾値処理では、Ｎ枚の断層画像において輝度値の組が背景ノイズに該当する座標に対応する脱相関値画像の座標における画素の画素値を０とし、その他の画素の画素値は処理対象である脱相関値画像の脱相関値を維持する。

このようにＮ枚の断層画像の輝度値から、脱相関値画像における各座標の画素値が背景ノイズであるのかを判断することができ、より正確に背景ノイズを特定することができる。そのため、背景ノイズ閾値処理によって、背景ノイズに由来する脱相関値をより適切に除去し、被検体（測定対象物）の動きに由来する脱相関値をより適切に残存させることができ、より高コントラストなＯＣＴＡ画像を生成することができる。

本変形例によれば、光ショットノイズ閾値をより多くのデータに基づいて生成することができ、光ショットノイズ閾値をより精度高く算出できる。また、本実施例によれば、背景ノイズ閾値処理をより多くのデータを用いて行うことで、より精度高く背景ノイズの閾値処理を行うことができる。

以下、図７を参照して本変形例の画像処理について説明する。なお、ＯＣＴ装置の構成及び制御部における閾値処理以外の処理は、実施例１と同様であるため、同様の参照符号を用いて実施例１との相違点を中心に説明する。図７は、本変形例に係るＯＣＴＡ断層画像生成処理のフローチャートである。

本実施例では、ステップＳ５１５において断層画像の位置合わせが行われると、画像生成部２１０は、処理をステップＳ７０１に進める。ステップＳ７０１では、閾値算出部２１４が位置合わせされたＮ枚の断層画像Ｃ_{（ｌ，１）}から断層画像Ｃ_{（ｌ，Ｎ）}の同一座標の各画素同士で輝度値を平均し、各画素位置での平均値Ｃ_{ａｖｅ（ｌ）}を算出する。そして、閾値算出部２１４は、実施例１と同様に、この平均値Ｃ_{ａｖｅ（ｌ）}の平方根√Ｃ_{ａｖｅ（ｌ）}を光ショットノイズの標準偏差Ｃ_{ａｖｅ＿σ（ｌ）}とする。その後、閾値算出部２１４は、輝度値（信号強度）ＣＩ_１＝Ｃ_{ａｖｅ（ｌ）}＋α×√Ｃ_{ａｖｅ（ｌ）}と輝度値ＣＩ_２＝Ｃ_{ａｖｅ（ｌ）}−α×√Ｃ_{ａｖｅ（ｌ）}との間で算出される脱相関値を各画素位置での光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_Ｎとして算出する。

画像生成部２１０は、閾値算出部２１４が光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_Ｎを算出したら、処理をステップＳ５１６に進める。その後、ステップＳ５１７でＯＣＴＡ画像生成部２１５がモーションコントラストデータを算出したら、画像生成部２１０は処理をステップＳ７０２に進める。ステップＳ７０２では、ＯＣＴＡ画像生成部２１５が、光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_Ｎを用いて、実施例１のステップＳ５１８と同様に、算出した脱相関値画像Ｄ（ｌ，ｎ）に対して光ショットノイズの閾値処理を行う。

画像生成部２１０は、ステップＳ７０２において光ショットノイズの閾値処理が行われたら、処理をステップＳ７０３に進める。ステップＳ７０３では、ＯＣＴＡ画像生成部２１５が、背景ノイズによる輝度値の変化に由来する脱相関値を除去する。上述のように、本変形例では、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、断層画像Ｃ_{（ｌ，１）}，…，Ｃ_{（ｌ，Ｎ）}の同一座標の画素の輝度値Ｉｃ_１，…，Ｉｃ_Ｎを用いて、Ｉｃ_１ ^２＋…＋Ｉｃ_Ｎ ^２＜ｔｈｎ^２となる座標（画素位置）の輝度値はノイズであると判断する。

具体的には、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、Ｉｃ_１ ^２＋…＋Ｉｃ_Ｎ ^２＜ｔｈｎ^２が満たされる場合には、脱相関値画像Ｄ’_{（ｌ，ｎ）}の対応する画素位置の画素値を０とする。また、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、Ｉｃ_１ ^２＋…＋Ｉｃ_Ｎ ^２＜ｔｈｎ^２が満たされない場合には、脱相関値画像Ｄ’_{（ｌ，ｎ）}の対応する画素位置の脱相関値を維持する。

これら処理により、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ）}，Ｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}から光ショットノイズ閾値処理及び背景ノイズ閾値処理が行われた脱相関値画像であるモーションコントラスト断層画像（ＯＣＴＡ断層画像）を生成することができる。なお、以降の処理は実施例１と同様であるため、説明を省略する。

上記のように、本変形例では、閾値算出部２１４は、平均値Ｃ_ａｖｅとして、対象画素に対応する３つ以上の断層データ、特にＮ枚の断層画像における対象画素に対応する全ての輝度値の平均値を算出する。ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、背景ノイズ閾値ｔｈｎに基づいて、対象画素に対応する全ての断層データの値Ｉｃ_１，Ｉｃ_２，…，Ｉｃ_Ｎについて、Ｉｃ_１ ^２＋Ｉｃ_２ ^２＋…＋Ｉｃ_Ｎ ^２ ＜ｔｈｎ^２が満たされるか否かを判断する。ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、Ｉｃ_１ ^２＋Ｉｃ_２ ^２＋…＋Ｉｃ_Ｎ ^２ ＜ｔｈｎ^２が満たされる場合にはＯＣＴＡ断層画像の対象画素の画素値を０とする。また、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、Ｉｃ_１ ^２＋Ｉｃ_２ ^２＋・・・＋Ｉｃ_Ｎ ^２ ＜ｔｈｎ^２が満たされない場合にはモーションコントラストデータを用いてＯＣＴＡ断層画像の対象画素の画素値を算出する。

本変形例では、３つ以上、特にＮ個全ての断層データを利用し、光ショットノイズ閾値処理の精度を向上させ、より高いコントラストのＯＣＴＡ画像を生成することができる。同様に、本実施例によれば、Ｎ個の断層データを利用し、背景ノイズ閾値処理の精度を向上させ、より高いコントラストのＯＣＴＡ画像を生成することができる。

なお、本変形例では、背景ノイズ閾値処理を行う際に、各画素位置においてＩｃ_１ ^２＋…＋Ｉｃ_Ｎ ^２＜ｔｈｎ^２が満たされるか否かを判断したが、背景ノイズ閾値処理の手法はこれに限られない。例えば、閾値算出部２１４は断層画像の位置合わせが行われた後、背景ノイズ閾値処理を行うまでに、断層画像と背景ノイズ閾値に基づいて、背景ノイズ閾値処理用のマスクを生成してもよい。

具体的には、閾値算出部２１４は、位置合わせされた断層画像の各画素位置の画素の輝度値がＩｃ_１ ^２＋…＋Ｉｃ_Ｎ ^２＜ｔｈｎ^２を満たすか否かを判断する。そして、閾値算出部２１４は、式が満たされる場合には輝度値を用いた断層画像の画素位置に対応する画素位置の画素値を０、満たされない場合には画素値を１としたマスクを生成する。この場合には、ＯＣＴＡ画像生成部２１５がステップＳ７０３において、生成された背景ノイズ閾値処理用のマスクと脱相関値画像Ｄ’_{（ｌ，ｎ）}とを掛け合わせることで、背景ノイズ閾値処理を行う。

このような処理であっても、本変形例と同様に、背景ノイズ閾値処理の精度を向上させ、より高いコントラストのＯＣＴＡ画像を生成することができる。また、マスクを一度生成すれば、背景ノイズ閾値処理はマスクと脱相関値画像とを掛け合わせることで行えるため、背景ノイズ閾値処理に掛かる計算量を少なくすることができる。また、実施例１と同様に、閾値算出部２１４は、光ショットノイズ閾値についてもマスクを作成してもよい。

（実施例２）
実施例１では、各画素位置について光ショットノイズ閾値ｔｈｓを算出し、モーションコントラスト画像である脱相関値画像に光ショットノイズ閾値処理を施した。これに対し、実施例２では、より簡便な光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_ｓを算出する方法を提供する。

以下、図８を参照して本実施例に係る閾値処理について説明する。なお、本実施例に係るＯＣＴ装置の構成及び光ショットノイズ閾値処理以外の処理は実施例１と同様であるため、同じ参照符号を用いて、実施例１との相違点を中心に説明する。

本実施例でも、モーションコントラストデータを生成するために用いる２枚の断層画像の同一座標の画素における画素値を用いて光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_ｓを算出する。当該２枚の断層画像について、横軸に１枚目の断層画像の輝度値Ｉ_１を、縦軸に２枚目の断層画像の輝度値Ｉ_２をとり、断層画像の各座標の輝度値の組をプロットすると図８に示す黒点のように分布する。断層画像の選択は任意であるため、このプロットされた黒点は、図中一点鎖線で示される、原点を通り横軸・縦軸に対して４５度傾いた直線に対して線対称となる。なお、図８に示すプロット図の原点付近における１／４の円弧は実施例１に係る背景ノイズ閾値ｔｈｎを表す曲線である。

ここで、図８はこの輝度値の組に対して実施例１に係る光ショットノイズ閾値ｔｈｓに対応する輝度値の組を破線で示している。これに対して、本実施例では、より簡便に光ショットノイズ閾値を設定するために、このプロット図上で直線となる光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_ｓを算出する。図８は、本実施例に係る光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_ｓを実線で示す。

上述のように、モーションコントラスト画像に用いられる２枚の断層画像の同一座標の画素における輝度値の組は、図８に示すプロット図において、原点を通り横軸・縦軸に対して４５°傾いた直線に対して線対称となる。そのため、図８に示されるように、２枚の断層画像の同一座標の画素における輝度値の平均値及び平均値の平方根から算出される実施例１に係る光ショットノイズ閾値ｔｈｓに対応する輝度値の組も、当該４５度傾いた直線に対して線対称となる。そこで、本実施例に係る光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_ｓも、当該４５°傾いた直線に対して略線対称となるプロット図上の直線として定める。なお、略線対称とは、線対称から僅かにずれているような状態も含むものとする。

この直線は、原点を通り横軸・縦軸に対して４５°傾いた直線に対して線対称となるため、それぞれが横軸又は縦軸となす角度がγとなるような２つの直線として求めることができる。従って、本実施例に係る光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_ｓは図８に示すプロット図において、以下の２つの式で表される２つの直線となるように求められる。

ここで、Ｉ_０はＩ_１の座標軸に対する光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_ｓ２に対応する直線の切片及びＩ_２の座標軸に対する光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_ｓ１に対応する直線の切片を示し、本実施例ではＩ_０＝０とし、各直線は原点を通る直線となっている。また、角度γは調整用パラメータであり、所望の構成に応じて任意の角度に設定することができる。γを大きくすると、光ショットノイズに起因する輝度値の揺れとして閾値処理する対象が少なくなる。例えば、閾値処理の行われた最終的なＯＣＴＡ画像を観察しながらγを調整してもよい。本実施例ではγ＝４０°とした。

本実施例で求めた直線は、図８に示すように、実施例１でα＝３として求めた光ショットノイズ閾値ｔｈｓの曲線（図中破線）とほぼ同一であるため、同様の効果を奏することが期待できる。本実施例に係る光ショットノイズ閾値処理では、モーションコントラスト画像の生成に用いる２つの断層画像における同一座標の画素における輝度値が、上記式から求めた２つの直線で囲まれた輝度値の組となるか否かを判断する。２つの直線で囲まれた輝度値の組である場合には、光ショットノイズに由来する輝度値の変化であるとして、当該座標に対応するモーションコントラストデータ（脱相関値）を０にし、そうでなければ、脱相関値を画素値とする。

以下、本実施例に係る具体的な処理フローについて説明する。なお、本実施例に係る処理フローは実施例１に係る処理フローと同様であるため、実施例１に係る処理フローを示す図５（ｂ）を参照して説明する。なお、処理内容（処理工程）が実施例１と同様である処理については説明を省略する。

本実施例では、ステップＳ５１８において、閾値算出部２１４が断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ）}及び断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}の同一座標の画素における輝度値Ｉｃ_{（ｌ，ｎ）}及び輝度値Ｉｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}の一方に基づいて光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_ｓを算出する。ここでは、閾値算出部２１４が断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ）}の該当画素の輝度値Ｉｃ_{（ｌ，ｎ）}を用いて光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_ｓを算出することとして説明する。

閾値算出部２１４は、該当画素の輝度値Ｉｃ_{（ｌ，ｎ）}から光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_ｓ１＝Ｉｃ_{（ｌ，ｎ）}／ｔａｎγ＋Ｉ_０と、光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_ｓ２＝（Ｉｃ_{（ｌ，ｎ）}−Ｉ_０）ｔａｎγを算出する。本実施例ではＩ_０＝０、γ＝４０°とする。閾値算出部２１４は、断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ）}の各画素位置について光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_ｓ１，光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_ｓ２を算出する。

次に、ステップＳ５１９では、ＯＣＴＡ画像生成部２１５が、断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}の各画素位置の輝度値Ｉｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}、及び各画素位置に対応する光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_ｓ１，ｔｈｓ_ｓ２を用いて光ショットノイズ閾値処理を行う。具体的には、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}の各画素位置の輝度値Ｉｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}が、ｔｈｓ_ｓ２≦Ｉｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}≦ｔｈｓ_ｓ１を満たすか否かを判断する。ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、ｔｈｓ_ｓ２≦Ｉｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}≦ｔｈｓ_ｓ１が満たされる場合には、該当する画素位置に対応する脱相関値画像Ｄ_{（ｌ，ｎ）}の画素位置の画素値を０にする。また、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、ｔｈｓ_ｓ２≦Ｉｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}≦ｔｈｓ_ｓ１が満たされない場合には、該当する画素位置に対応する脱相関値画像Ｄ_{（ｌ，ｎ）}の画素位置の画素値を維持する。以降の処理は、実施例１に係る処理と同様であるため省略する。

本実施例による制御部２００は、上記処理により、実施例１と同様に高いコントラストのＯＣＴＡ画像を生成することができる。なお、ステップＳ５１８で、断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}の該当画素の輝度値Ｉｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}を用いて光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_ｓを算出する場合にも同様の効果を奏することができる。この場合には、閾値算出部２１４は、光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_ｓ１＝Ｉｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}／ｔａｎγ＋Ｉ_０と、光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_ｓ２＝（Ｉｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}−Ｉ_０）ｔａｎγを算出する。また、ステップＳ５１９において、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ）}の各画素位置の輝度値Ｉｃ_{（ｌ，ｎ）}が、ｔｈｓ_ｓ２≦Ｉｃ_{（ｌ，ｎ）}≦ｔｈｓ_ｓ１を満たすか否かを判断する。

上記のように、本実施例では、閾値算出部２１４は、複数の断層データにおける同一の画素位置の２つの断層データの値Ｉ_１及びＩ_２をそれぞれ座標軸とした２次元座標を想定する。閾値算出部２１４は、当該２次元座標において、原点を通り各座標軸と４５°の角度をなす直線に対して略線対称となる２つのＩ_２に関するＩ_１の一次関数を第１の閾値ｔｈｓ_ｓ１及び第２の閾値ｔｈｓ_ｓ２（ｔｈｓ_ｓ２＜ｔｈｓ_ｓ１）として算出する。具体的には、閾値算出部２１４は、第１の閾値ｔｈｓ_ｓ１及び第２の閾値ｔｈｓ_ｓ２として、２つのＩ_２に関するＩ_１の一次関数ｔｈｓ_ｓ１：Ｉ_２＝Ｉ_１／ｔａｎγ＋Ｉ_０、及びｔｈｓ_ｓ２：Ｉ_２＝（Ｉ_１−Ｉ_０）ｔａｎγを算出する。ここで、Ｉ_０はＩ_１の座標軸に対する第２の閾値ｔｈｓ_ｓ２に対応する一次関数の切片であり、γはＩ_１の座標軸と第２の閾値ｔｈｓ_ｓ２に対応する一次関数とがなす角度である。

ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、脱相関値を算出するために用いられる対象画素に対応する２つの断層データの値をＩ_１及びＩ_２にそれぞれ代入したときに、ｔｈｓ_ｓ２≦Ｉ_２≦ｔｈｓ_ｓ１が満たされる場合にはＯＣＴＡ断層画像の対象画素の画素値を０とする。また、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、ｔｈｓ_ｓ２≦Ｉ_２≦ｔｈｓ_ｓ１が満たされない場合には脱相関値を用いてＯＣＴＡ断層画像の対象画素の画素値を算出する。

これら処理により、本実施例による制御部２００は、より簡便な光ショットノイズ閾値を算出し、より簡易に光ショットノイズ閾値処理を行いながらも、実施例１と同様に高いコントラストのＯＣＴＡ画像を生成することができる。

また、実施例１と同様に、閾値算出部２１４は、光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_ｓを用いてモーションコントラスト画像である脱相関値画像を閾値処理するためのマスクを生成してもよい。具体的には、ステップＳ５１８において、閾値算出部２１４は、一方の断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ）}における各画素の輝度値Ｉｃ_{（ｌ，ｎ）}から光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_ｓ１及びｔｈｓ_ｓ２を算出する。その後、他方の断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}における対応する画素の輝度値を用いて、ｔｈｓ_ｓ２≦Ｉｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}≦ｔｈｓ_ｓ１が満たされる画素位置の画素値を０とし、当該式が満たされない画素値位置の画素値を１とした閾値マスクを生成する。なお、閾値算出部２１４は、一方の断層画像としてＣ_{（ｌ，ｎ＋１）}が選択される場合には、他方の断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ）}における対応する画素の輝度値を用いて、ｔｈｓ_ｓ２≦Ｉｃ_{（ｌ，ｎ）}≦ｔｈｓ_ｓ１が満たされるか否かを判断する。

上述のように、光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_ｓは、輝度値のプロット図におけるグラフの対角線近傍（ｄｉａｇｏｎａｌ ｖｉｃｉｎｉｔｙ）の直線によって囲まれた座標の輝度値の組に基づく脱相関値を除去する（画素値を０にする）。そのため、ここでは、光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_ｓを用いて生成した閾値を対角線近傍閾値と呼び、当該閾値のマスクを対角線近傍マスク（Ｄｉａｇｏｎａｌ Ｖｉｃｉｎｉｔｙ Ｍａｓｋ：ＤＶＭ）と呼ぶ。対角線近傍マスクを生成する場合には、ステップＳ５１９においてＯＣＴＡ画像生成部２１５は、対角線近傍マスクと脱相関値画像とを乗算することで光ショットノイズ閾値処理を行うことができる。この場合にも、マスクを生成しない場合と同様に、制御部２００は、高いコントラストのＯＣＴＡ画像を生成することができる。

なお、閾値算出部２１４は、Ｎ枚の断層画像を用いて、Ｎ−１枚のモーションコントラスト画像の光ショットノイズ閾値処理のための光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_ｓを算出することもできる。ただし、本実施例に係る光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_ｓは輝度値の平均値や標準偏差を用いるものではなく、モーションコントラストデータの生成に用いる２枚の断層画像の各画素位置における輝度値の組の分布に関するものである。また、最終的に閾値処理に用いられる輝度値は、モーションコントラストデータの生成に用いられる２枚の断層画像の各画素位置における輝度値の組となる。そのため、Ｎ枚の断層画像を用いて算出された光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_ｓであっても、最終的には式に当該２枚の断層画像における輝度値を代入することで、２枚の断層画像の各画素位置における輝度値の組ごとに求められることとなる。

（実施例２の変形例）
光ショットノイズ閾値処理及び背景ノイズ閾値処理のための閾値として、実施例２に係る直線によって定められたノイズ閾値のみを用いることもできる。この場合には、上記光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_ｓ１及びｔｈｓ_ｓ２の式におけるＩ_０に背景ノイズ閾値ｔｈｎを適用する。

この場合における、モーションコントラスト画像を生成するために用いられる２枚の断層画像についての輝度値Ｉ_１，Ｉ_２の組に関するプロット図を図９に示す。また、図９は、本変形例に係るノイズ閾値ｔｈａ_１，ｔｈａ_２を実線で示す。なお、ノイズ閾値ｔｈａ_１及びｔｈａ_２の式は光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_ｓ１，ｔｈｓ_ｓ２と同一であるが、本変形例では、γ＝４５°、Ｉ_０＝ｔｈｎ＝Ｎ_ａｖｅ＋β×Ｎ_σとする。

図９と図８とを比較すると、本変形例に係るノイズ閾値ｔｈａの直線によって囲まれる輝度値の組の範囲は、実施例２に係る背景ノイズ及び光ショットノイズと見込まれる輝度値の組の範囲をカバーしており、当該範囲に似ていることが分かる。そのため、本変形例に係る閾値処理の効果も実施例２に係る閾値処理の効果と大よそ同様となる。ここで、図１０（ａ）は従来の閾値処理によるＯＣＴＡ画像を示し、図１０（ｂ）は実際に本実施例に係るノイズ閾値ｔｈａを用いて閾値処理を行った結果のＯＣＴＡ画像を示す。図１０（ａ）と図１０（ｂ）を比較すると、図１０（ｂ）では、全体的に白さが薄まり、ＯＣＴＡ画像のコントラストが向上していることがわかる。

なお、本変形例に係る閾値処理の方法は、実施例２と同様である。具体的には、ステップＳ５１９において閾値算出部２１４がＩ_０＝ｔｈｎとして、光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_ｓ１，ｔｈｓ_ｓ２の式からノイズ閾値ｔｈａ_１，ｔｈａ_２を算出する。すなわち、閾値算出部２１４は、ノイズ閾値ｔｈａ_１＝ｔｈｓ_ｓ１＝Ｉｃ_{（ｌ，ｎ）}／ｔａｎγ＋ｔｈｎ、及びノイズ閾値ｔｈａ_２＝ｔｈｓ_ｓ２＝（Ｉｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}−ｔｈｎ）ｔａｎγを算出する。その後、ステップＳ５２０において、ＯＣＴＡ画像生成部２１５が、断層画像における各画素位置の輝度値及びノイズ閾値ｔｈａ_１，ｔｈａ_２を用いて、実施例２と同様に閾値処理を行う。なお、本変形例では、光ショットノイズ閾値に、背景ノイズ閾値も包含されるため、ステップＳ５２０の処理を省くことができる。

また、本変形例に関しても、閾値処理に関して対角線近傍マスク（ＤＶＭ）を生成することができる。この場合には、生成された対角線近傍マスク（ＤＶＭ）のみをモーションコントラスト画像である脱相関値画像に乗算するだけで、光ショットノイズ及び背景ノイズの閾値処理を行うことができる。

なお、本変形例においても、Ｎ枚の断層画像を用いて、Ｎ−１枚のモーションコントラスト画像のノイズ閾値処理のための本実施例に係るノイズ閾値ｔｈａを算出することもできる。ただし、実施例２と同様に、ノイズ閾値ｔｈａも、最終的にはモーションコントラストデータの生成に用いられる２枚の断層画像の各画素位置における輝度値の組ごとに求められることとなる。

（実施例３）
ＯＣＴ装置等の眼科撮影装置では、同一条件で撮影を行ったとしても、患者のまばたき、涙液の渇き、瞳孔の縮小／散大、及び眼球運動によるアライメント変化などの影響を受けて、完全に同じ画像を撮影することは困難である。特にこれらの影響により、生成される断層画像において、被検体からの反射光に基づく信号の強度に大きな違いが生じてしまった場合には、各断層画像の明るさが互いに大きく異なってしまう。

そこで、実施例３では、２枚の断層画像の間で断層画像の明るさに差が生じていた場合に対する、実施例２で求めたような光ショットノイズ閾値、及びモーションコントラストデータの算出方法を提供する。以下、図１１及び１２を参照して、本実施例に係る光ショットノイズ閾値、及びモーションコントラストデータの算出方法について説明する。なお、本実施例に係るＯＣＴ装置の構成及び光ショットノイズ閾値処理以外の処理は実施例２と同様であるため、同じ参照符号を用いて、実施例２との相違点を中心に説明する。

上記のような影響により、各断層画像の明るさが互いに大きく異なる場合には、２枚の断層画像の各画素位置における輝度値の組の分布が、図１１に示すように、全体的に輝度値の高い方の断層画像の輝度値を示す軸側に偏ってしまう。ここで、図１１は、モーションコントラストデータを生成するために用いられる２枚の断層画像の明るさが互いに大きく異なってしまった場合の、２枚の断層画像の各画素位置における輝度値の組を示すプロット図である。

これに対し、実施例２では、２枚の断層画像の明るさが同じ場合であったため、図８に示すように輝度値の組の分布が対角線を境に略線対称に集まっていた。そのため、実施例２では、光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_ｓの式を各軸と閾値を表す直線との角度γ及び各々の断層画像に関する輝度値（信号強度）で表すことができた。

しかしながら、図１１に示すように、２枚の断層画像における輝度値の組の分布が、片方の軸側に偏ると、輝度値の組の分布が対角線（原点を通る傾き４５°の直線）に対して線対称でなくなる。そのため、このような場合には、各断層画像の輝度値をそのままモーションコントラストデータや光ショットノイズ閾値の算出に用いると、適切な閾値処理が行えなくなる。

そこで、本実施例では、実施例２と同一の式を用いて適切に光ショットノイズ閾値処理を行うために、２枚の断層画像の明るさが同一となるように、一方の断層画像の明るさに比例係数ηを乗じて明るさの補正を行う。

具体的には、まず、モーションコントラストデータを生成するために用いられる２枚の断層画像に関する輝度値Ｉ_１，Ｉ_２の組から実施例１に係る背景ノイズ閾値処理と同様に、Ｉ_１ ^２＋Ｉ_２ ^２＜ｔｈｎ^２を満たす輝度値Ｉ_１，Ｉ_２の組を除去する。これは、背景ノイズは被検体から戻ってくる光とは独立しており、断層画像の明るさが変化しても背景ノイズの輝度値は変化しないことから、明るさの変化の影響を受けていない背景ノイズまで補正してしまうことを防ぐためである。これにより、輝度値Ｉ_１，Ｉ_２の組の分布から、図１１に示す領域１１０１の範囲の輝度値の組が除去される。

次に、残存する輝度値Ｉ_１，Ｉ_２の組の分布を直線Ｉ_２＝ａＩ_１＋ｂで近似する。その後、近似直線の傾きａの逆数を、比例係数ηとして、以下の式のように、輝度値Ｉ_２を補正し、断層画像の明るさを補正する。

同様に各画素位置について輝度値Ｉ_２の補正を行うことにより、明るさが補正された断層画像を生成する。その後、明るさが補正された断層画像と他方の断層画像を用いて、モーションコントラストデータ及び光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_ｓを算出する。このような処理により、モーションコントラストデータを生成するために用いられる２枚の断層画像の明るさが互いに大きく異なる場合でも、実施例２と同様の光ショットノイズ閾値処理を行い、高いコントラストのＯＣＴＡ画像を生成することができる。

以下、図１２を参照して、本実施例に係る信号強度調整処理や光ショットノイズ閾値処理等を含む、ＯＣＴＡ断層画像生成処理のフローについて説明する。図１２は、本実施例に係るＯＣＴＡ断層画像生成処理のフローチャートである。なお、処理内容が実施例２と同様である処理については説明を省略する。

ステップＳ５１６において、同一箇所の画像処理ループが開始されると、画像生成部２１０は処理をステップＳ１２０１に進める。ステップＳ１２０１では、ＯＣＴＡ画像生成部２１５が、モーションコントラストデータを生成するために用いられる２枚の断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ），（ｌ，ｎ＋１）}に関する輝度値（信号強度）Ｉｃ_{（ｌ，ｎ）}，Ｉｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}の組の強度調整を行う。

具体的には、まずＯＣＴＡ画像生成部２１５は、輝度値Ｉｃ_{（ｌ，ｎ）}，Ｉｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}の組から、実施例１に係る背景ノイズ閾値処理と同様に、Ｉｃ_{（ｌ，ｎ）} ^２＋Ｉｃ_{（ｌ，ｎ＋１）} ^２＜ｔｈｎ^２を満たす輝度値Ｉｃ_ｎ，Ｉｃ_ｎ＋１の組を除去する。

その後、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、残存する輝度値Ｉｃ_{（ｌ，ｎ）}，Ｉｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}の組の分布を直線Ｉｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}＝ａＩｃ_{（ｌ，ｎ）}＋ｂで近似する。さらに、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、近似直線の傾きａを用いて比例係数η＝１／ａを求め、Ｉｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}’＝ηＩｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}として輝度値Ｉｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}を補正する。当該処理を断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}の各画素位置の画素について行うことで、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、明るさを補正した断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}’を生成する。

次に、ステップＳ１２０２において、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ）}と明るさを補正した断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}’を用いて、実施例２と同様に脱相関値画像Ｄ_{（ｌ，ｎ）}を算出する。ステップＳ１２０３では、閾値算出部２１４が、実施例２と同様に断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ）}と明るさを補正した断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}’を用いて、光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_ｓを算出する。その後、ステップＳ１２０４では、ＯＣＴＡ画像生成部２１５が、実施例２と同様に断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ）}、明るさを補正した断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}’及び光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_ｓを用いて、実施例２と同様に光ショットノイズ閾値処理を行う。

以降の処理は、実施例２と同様であるため、説明を省略する。なお、ステップＳ５２０では、上述のように背景ノイズは被検体からの戻り光の光量の変化の影響を受けないので、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ）}，Ｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}及び背景ノイズ閾値ｔｈｎを用いて閾値処理を行う。

上記のように、本実施例では、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、脱相関値を算出するために用いられる対象画素に対応する２つの断層データについて、該断層データの値の大きさを補正する。このため、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、断層データの値の大きさを補正する補正部として機能する。ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、一方の断層データの値をＩｃ_１とし、他方の断層データの値をＩｃ_２としたとき、断層データの値Ｉｃ_１，Ｉｃ_２をそれぞれ座標軸とした２次元座標において、断層データの組の分布をプロットする。ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、脱相関値の算出に用いられるこれら断層データの組の分布から背景ノイズに対応する分布を除外した断層データの組の分布を近似した、近似直線Ｉｃ_２＝ａＩｃ_１＋ｂを算出する。ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、η＝１／ａとして係数ηを算出し、Ｉｃ_２’＝η×Ｉｃ_２に従って断層データの値Ｉｃ_２を補正する。

閾値算出部２１４は、対象画素に対応する断層データの値Ｉｃ_１及び補正された断層データの値Ｉｃ_２’を用いて光ショットノイズ閾値ｔｈｓを算出する。ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、光ショットノイズ閾値ｔｈｓ、並びに対象画素に対応する断層データの値Ｉｃ_１及び補正された断層データの値Ｉｃ_２’から算出される脱相関値に基づいて、ＯＣＴＡ断層画像の対象画素の画素値を算出する。

本実施例によれば、モーションコントラストデータを算出する断層画像の明るさが異なる場合であっても、断層画像の明るさを調整することで、高いコントラストのＯＣＴＡ断層画像を生成することできる。なお、本実施例では、断層画像の明るさについて述べたが、補正すべき対象はこれに限られない。補正すべき対象は、モーションコントラストデータの算出に用いられる断層データであればよい。言い換えると、本実施例では、断層データ間での全体的な値の違いを補正することで、高いコントラストのＯＣＴＡ断層画像を生成することができる。

なお、本実施例に係る明るさの補正では、ステップＳ１２０１において断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}の輝度値Ｉｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}を補正したが、断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ）}の輝度値Ｉｃ_{（ｌ，ｎ）}を補正し、明るさの補正された断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ）}を生成してもよい。この場合には、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、近似直線Ｉｃ_{（ｌ，ｎ）}＝ａＩｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}＋ｂを算出し、比例係数η＝１／ａを求める。そして、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、Ｉｃ_{（ｌ，ｎ）}’＝ηＩｃ_{（ｌ，ｎ）}として輝度値Ｉｃ_{（ｌ，ｎ）}を補正する。その後、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、当該処理を断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ）}の各画素位置の画素について行うことで、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、明るさを補正した断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ）}’を生成する。その後は、断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}と明るさを補正した断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ）}’を用いて光ショットノイズ閾値ｔｈｓ_ｓの算出、及び光ショットノイズ閾値処理が行われる。

また、本実施例に係る光ショットノイズ閾値についても対角線近傍マスク（ＤＶＭ）を生成してもよい。また同様に、本実施例に係る閾値処理として、実施例２の変形例に係る閾値処理（マスクを作成する場合を含む）を適用してもよい。

また、明るさの補正は、必要な場合のみ行われてもよい。例えば、ステップＳ１２０１の前に、モーションコントラストデータを生成するのに用いられる２枚の断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ）}，Ｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}に関する輝度値の平均値等を比較し、比較の結果が所定の閾値以下であれば、ステップＳ１２０１を省略してもよい。

（実施例４）
一般に、ＯＣＴＡ画像においては、断層画像の一定以上高い輝度値に対応してプロジェクションアーチファクトと呼ばれるアーチファクトが生じることが知られている。プロジェクションアーチファクトは、眼底の網膜における視細胞の内節／外節（ＩＳ／ＯＳ）の界面や、色素上皮（ＲＰＥ）等のＯＣＴ断層画像において高輝度に描出される層に顕著に見られる。プロジェクションアーチファクトは、これらの層よりも内側に存在する層に存在する血球の動きに影響されて高輝度な画素として生じる。そこで、実施例４では、一定以上高い輝度値を有する断層画像の画素に対応するモーションコントラストデータに関しても閾値処理を行う。

また、ＯＣＴＡ断層画像の平均化を行う際やＯＣＴＡ画像を生成する際に、モーションコントラスト値が０の画素を用いると、最終的なモーションコントラスト値が小さくなりすぎてしまう。そこで本実施例では、ＯＣＴＡ断層画像の平均化を行う際やＯＣＴＡ画像を生成する際に、閾値処理によってモーションコントラスト値（画素値）が０に書き換えられた画素を無視して平均する。

以下、図１３及び１４を参照して、本実施例に係る高値閾値処理の算出方法について説明する。なお、本実施例に係るＯＣＴ装置の構成及び光ショットノイズ閾値処理以外の処理は実施例２と同様であるため、同じ参照符号を用いて、実施例２との相違点を中心に説明する。

本実施例では、画像生成部２１０が、プロジェクションアーチファクトを抑制するため、高値閾値処理を行う。高値閾値処理では、閾値算出部２１４が、背景ノイズの平均値Ｎ_ａｖｅと標準偏差Ｎ_σを用いて高値閾値ｔｈ_ｈｉ＝Ｎ_ａｖｅ＋Ａ×Ｎ_σを求める。そして、ＯＣＴＡ画像生成部２１５が、モーションコントラストデータを生成するために用いられる２枚の断層画像の各画素位置の輝度値Ｉ_１，Ｉ_２がＩ_１ ^２＋Ｉ_２ ^２＞ｔｈ_ｈｉ ^２を満たすか否かを判断する。ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、Ｉ_１ ^２＋Ｉ_２ ^２＞ｔｈ_ｈｉ ^２が満たされる場合には、該当する画素位置に対応する脱相関値画像の画素位置の画素値を０にする。一方、Ｉ_１ ^２＋Ｉ_２ ^２＞ｔｈ_ｈｉ ^２が満たされない場合には、該当する画素位置に対応する脱相関値画像の画素位置の画素値を維持する。

これにより、ＯＣＴＡ画像を劣化させることなく、眼底内側の層の影響を受けてＩＳ／ＯＳやＲＰＥなど高輝度な層を含むＯＣＴＡ画像に描出されるプロジェクションアーチファクトを抑制することができる。ここで、図１３は、最終的な脱相関値画像の各画素値に対応する、２枚の断層画像の各画素位置における輝度値の組の分布を示す。本実施例では、最終的な脱相関値画像の各画素値に対応する、２枚の断層画像の各画素位置における輝度値の組の分布から、背景ノイズの領域、光ショットノイズの領域及びプロジェクションアーチファクトを生じさせる高輝度領域が除去される。このため、背景ノイズ、光ショットノイズ及びプロジェクションアーチファクトが低減された、高いコントラストのＯＣＴＡ画像を生成することができる。なお、図１３においては、除去される領域が斜線で示されている。

また、本実施例では、ＯＣＴＡ画像生成部２１５が、ＯＣＴＡ断層画像（脱相関値画像）を平均する際に、閾値処理によってモーションコントラスト値が０に書き換えられた画素は無視して平均する。また、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、層境界を利用し被検体の所望の領域について深さ方向にモーションコントラスト値を平均する際に、閾値処理によってモーションコントラスト値が０に書き換えられた画素を無視して平均し、ＯＣＴＡ画像を生成する。

これにより、モーションコントラスト値の平均化処理において、モーションコントラスト値の平均値を小さくしすぎることなく、ＯＣＴＡ画像の画質を向上させることができる。

以下、図１４を参照して、本実施例に係る高値閾値処理及びモーションコントラスト値の平均化処理（除外処理）等を含む、ＯＣＴＡ断層画像生成処理のフローについて説明する。図１４は、本実施例に係るＯＣＴＡ断層画像生成処理のフローチャートである。なお、処理内容が実施例２と同様である処理については説明を省略する。

本実施例に係るＯＣＴＡ断層画像生成処理では、ステップＳ５２０において背景ノイズ閾値処理が行われたら、処理をステップＳ１４０１に進める。ステップＳ１４０１では、閾値算出部２１４が、ステップＳ５０２で算出された背景ノイズの平均値Ｎ_ａｖｅと標準偏差Ｎ_σを用いて高値閾値ｔｈ_ｈｉ＝Ｎ_ａｖｅ＋Ａ×Ｎ_σを求める。ここで、係数Ａは任意の値であってよい。例えば、閾値処理の行われた最終的なＯＣＴＡ画像を観察しながら、プロジェクションアーチファクトが低減するように係数Ａを調整することができる。

ステップＳ１４０２では、ＯＣＴＡ画像生成部２１５が、２枚の断層画像Ｃ_{（ｌ，ｎ）}，_{（ｌ，ｎ＋１）}の同一座標の画素における輝度値Ｉｃ_{（ｌ，ｎ）}，Ｉｃ_{（ｌ，ｎ＋１）}がＩｃ_{（ｌ，ｎ）} ^２＋Ｉｃ_{（ｌ，ｎ＋１）} ^２＞ｔｈ_ｈｉ ^２を満たすか否かを判断する。Ｉｃ_{（ｌ，ｎ）} ^２＋Ｉｃ_{（ｌ，ｎ＋１）} ^２＞ｔｈ_ｈｉ ^２が満たされる場合には、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、該当する座標（画素位置）に対応する脱相関値画像の画素位置の画素値を０にする。一方、Ｉｃ_{（ｌ，ｎ）} ^２＋Ｉｃ_{（ｌ，ｎ＋１）} ^２＞ｔｈ_ｈｉ ^２が満たされない場合には、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、該当する座標に対応する脱相関値画像の画素位置の画素値を維持する。

その後、ステップＳ５２１において同一箇所の画像処理ループが終了したら、画像生成部２１０は処理をステップＳ１４０３に進める。ステップＳ１４０３においては、ＯＣＴＡ画像生成部２１５が、Ｎ−１枚の脱相関値画像の各画素位置において画素値を平均する際に、閾値処理によって画素値が０にされた画素について、画素値を平均化処理から省く。具体的には、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、ステップＳ５１９、ステップＳ５２０、及びステップＳ１４０２において画素値が０にされた画素について、画素値を平均化処理から省く。その後、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、平均された画素値を用いてＯＣＴＡ断層画像を生成する。

なお、ステップＳ５１９、ステップＳ５２０、及びステップＳ１４０２において画素値が０にされた画素については、例えば各閾値処理において、画素値を０にした画素位置を記憶部２４０に記憶させておくことができる。この場合にはＯＣＴＡ画像生成部２１５は、記憶部２４０に記憶されている画素位置の画素については、画素値を平均化処理から省く。なお、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、他の処理により閾値処理によって画素値を０にした画素位置を特定してもよい。

ＯＣＴＡ断層画像の生成処理が終了したら、ステップＳ５０５において、ＯＣＴＡ画像生成部２１５が、生成されたＯＣＴＡ断層画像に基づく３次元のＯＣＴＡボリュームデータを用いてＯＣＴＡ画像（ＯＣＴＡ正面画像）を生成する。ここで、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、層境界を利用し被検体の所望の領域について深さ方向にモーションコントラスト値を平均する際に、閾値処理によってモーションコントラスト値が０に書き換えられた画素を無視して平均し、ＯＣＴＡ画像を生成する。

具体的には、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、ステップＳ５１９、ステップＳ５２０、及びステップＳ１４０２において画素値が０にされた３次元のＯＣＴＡボリュームデータの画素について、画素値を平均化処理から省く。なお、被検体の所望の領域とは、各ＯＣＴＡ断層画像において網膜と硝子体の境界及び神経節細胞層と内網状層の境界で囲まれた領域等、任意に設定されてよい。また、ステップＳ５１９、ステップＳ５２０、及びステップＳ１４０２において画素値が０にされた画素については、ステップＳ１４０３と同様に、各閾値処理において記憶部２４０に記憶されたものを読み出すことで特定することができる。なお、他の処理により閾値処理によって画素値を０にした画素位置を特定してもよい。

なお、ＯＣＴＡ画像を生成する際に、平均値ではなく最頻値や中央値等を算出し画素値とする場合であっても、上記と同様に閾値処理によって画素値が０になった画素を計算から省いてもよい。

上記のように、本実施例では、取得部２２０は、被検体の断層データの取得に用いられる撮像光学系１００の複数の背景データを取得する。さらに、閾値算出部２１４は、複数の背景データの平均値Ｎ_ａｖｅ及び標準偏差Ｎ_σと、並びに係数Ａを用いて高値閾値ｔｈ_ｈｉ＝Ｎ_ａｖｅ＋Ａ×Ｎ_σを算出する。ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、高値閾値ｔｈ_ｈｉに基づいて、対象画素に対応する断層データの値Ｉｃ_１及びＩｃ_２について、Ｉｃ_１ ^２＋Ｉｃ_２ ^２＞ｔｈ_ｈｉ ^２が満たされる場合にはＯＣＴＡ断層画像の対象画素の画素値を０とする。また、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、Ｉｃ_１ ^２＋Ｉｃ_２ ^２＞ｔｈ_ｈｉ ^２が満たされない場合には、脱相関値を用いてＯＣＴＡ断層画像の対象画素の画素値を算出する。

また、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、対象画素の画素値が算出された複数のモーションコントラスト画像を平均する際に、閾値に基づいて画素値が０にされた対象画素の画素値を平均化処理から除外する。

本実施例によれば、断層画像において高輝度で描出される層に現れやすいプロジェクションアーチファクトを抑制することができ、さらに、閾値処理により画素値が０となった画素を無視して平均化処理を行うことでＯＣＴＡ画像の画質を向上することができる。

なお、本実施例に係る高値閾値処理についても、断層画像の輝度値と高値閾値とを用いてマスク画像を生成し、閾値処理を行ってもよい。また、本実施例については、実施例２を参照しながら説明したが、本実施例に係る高値閾値処理及び平均化処理（除外処理）は、実施例１、実施例３、並びに実施例１及び２の変形例にも適用することができる。さらに、各閾値処理の順番は上述の順番に限られず、高値閾値処理が光ショットノイズ閾値処理や背景ノイズ閾値処理よりも先に実施されてもよいし、これらと並行して実施されてもよい。

（各種閾値処理の変形例）
上記実施例及びその変形例において、閾値処理の結果は、画素値を０にするか、対象の画素位置の画素値を維持するかの２択であった。しかしながら、この閾値の境界に幅を持たせ、対象の画素位置の画素値について０から１の値を乗じるようにしてもよい。

例えば、実施例１の背景ノイズ閾値ｔｈｎに対して半径方向にδｒだけ幅をもたせ、ｔｈｎ^２−（δｒ／２）^２＜Ｉ_１ ^２＋Ｉ_２ ^２＜ｔｈｎ^２＋（δｒ／２）^２となる座標では、モーションコントラスト値に０から１の間で線形に変化する重みｗを乗算してもよい。この場合には、Ｉ_１ ^２＋Ｉ_２ ^２がｔｈｎ^２＋（δｒ／２）^２に近づくほど、重みｗが１に近づくように重みｗを設定する。なお、その他の閾値に関しても同様に、幅を持たせることができる。

より具体的には、閾値算出部２１４が、算出した閾値に幅δを設ける。その後、ＯＣＴＡ画像生成部２１５は、閾値と比較される値が閾値に対して±δの範囲に含まれる場合には、脱相関値に対して、０〜１の範囲で、比較される値がノイズの領域から遠ざかるほど１に近づく重みｗを掛けた値を画素値として算出する。これにより、閾値をまたいでノイズの領域側に存在する信号、反対に、信号の領域側に存在するノイズを考慮した閾値処理を行うことができる。また、上記のように閾値についてマスクを生成する場合には、閾値の境界の幅に応じてマスクの画素値を０から１の間の値とすることで、同様の効果を奏することができる。

上記のように、上記実施例及びその変形例によれば、位置合わせされた複数枚の断層画像の同一座標同士の画素の信号強度から算出される閾値により、光ショットノイズ及び背景ノイズ由来のモーションコントラスト値を除去することができる。その結果、高いコントラストのモーションコントラスト画像を提供することができる。

また、上記実施例で説明してきた閾値等のパラメータに関して、装置を使用するユーザーがマウスやキーボードを通して、ＧＵＩにてパラメータを変更してもよい。具体例として挙げると、光ショットノイズ閾値の係数α、背景ノイズ閾値の係数β、光ショットノイズ閾値に関する対角線近傍閾値の角度γ、高値閾値の係数Ａ、及び上述した閾値の境界の幅δなど種々の関連パラメータを各々変更できるようにしてもよい。

なお、上記実施例及びその変形例による処理は、断層画像の輝度値に基づいて行われる構成に限られない。上記各種処理は、撮像光学系１００で取得された干渉信号、干渉信号にフーリエ変換を施した信号、該信号に任意の処理を施した信号、及びこれらに基づく断層画像等を含む断層データに対して適用されてよい。これらの場合も、上記構成と同様の効果を奏することができる。また、モーションコントラストデータは上述のように脱相関値に限られず、モーションコントラストデータの算出に用いられる断層データの分散値、又は最小値を最大値で割った値等のモーションコントラストデータとして既知の他の値であってもよい。

上記実施例及びその変形例では、取得部２２０は、撮像光学系１００で取得された干渉信号や画像生成部２１０で生成されたフーリエ変換後のデータ等を取得した。しかしながら、取得部２２０がこれらの信号を取得する構成はこれに限られない。例えば、取得部２２０は、制御部２００とＬＡＮ、ＷＡＮ、又はインターネット等を介して接続されるサーバや撮像装置からこれらの信号を取得してもよい。同様に、取得部２２０は、撮像光学系１００の背景信号等のノイズ信号を制御部２００とＬＡＮ等を介して接続されるサーバ等から取得してもよい。

上記実施例及びその変形例では、ＯＣＴ装置として、ＳＬＤを光源として用いたスペクトラルドメインＯＣＴ（ＳＤ−ＯＣＴ）装置について述べたが、本発明によるＯＣＴ装置の構成はこれに限られない。例えば、出射光の波長を掃引することができる波長掃引光源を用いた波長掃引型ＯＣＴ（ＳＳ−ＯＣＴ）装置等の他の任意の種類のＯＣＴ装置にも本発明を適用することができる。

また、上記実施例及びその変形例では、分割手段としてカプラーを使用したファイバー光学系を用いているが、コリメータとビームスプリッタを使用した空間光学系を用いてもよい。また、撮像光学系１００の構成は、上記の構成に限られず、撮像光学系１００に含まれる構成の一部を撮像光学系１００と別体の構成としてもよい。なお、上記実施例及びその変形例では、眼底観察系や前眼部観察系を含む撮像光学系について述べたが、ＯＣＴＡ画像を生成するための撮像光学系としてはこれら光学系を含まなくてもよい。

さらに、上記実施例及びその変形例では、被検体を人眼としたが、例えば、ＯＣＴ撮影の対象は他の臓器等であってもよい。この場合、測定光学系は内視鏡等の構成を有していてもよい。

（その他の実施例）
本発明は、上述の実施例の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

以上、実施例を参照して本発明について説明したが、本発明は上記実施例に限定されるものではない。本発明の趣旨に反しない範囲で変更された発明、及び本発明と均等な発明も本発明に含まれる。また、上述の各実施例及び変形例は、本発明の趣旨に反しない範囲で適宜組み合わせることができる。

２００：制御部（画像処理装置）、２１４：閾値算出部、２１５：ＯＣＴＡ画像生成部（画素値算出部）、２２０：取得部

Claims (13)

1. 被検体の略同一位置における断層の情報を示す複数の断層画像であって、モーションコントラスト画像を生成するために用いられる複数の断層画像のうちの１つの断層画像の対象画素の画素値を用いて閾値を算出する閾値算出部と、
   前記閾値と前記複数の断層画像のうちの他の断層画像の前記対象画素の画素値との比較結果を用いて、前記モーションコントラスト画像の前記対象画素の画素値を算出する画素値算出部と、
   を備える、画像処理装置。
2. 被検体の略同一位置における断層の情報を示す複数の断層画像の各々の対象画素の画素値を用いて閾値を算出する閾値算出部と、
   前記閾値と前記複数の断層画像の各々の前記対象画素の画素値を用いて算出されたモーションコントラストデータとの比較結果を用いて、モーションコントラスト画像の前記対象画素の画素値を算出する画素値算出部と、
   を備え、
   前記閾値算出部は、
   前記複数の断層画像の各々の前記対象画素の画素値の平均値Ｃ_ａｖｅと、該平均値Ｃ_ａｖｅの平方根√Ｃ _ａｖｅ と、係数αとを用いて、第１のデータＣＩ_１＝Ｃ_ａｖｅ＋α×√Ｃ_ａｖｅ、及び第２のデータＣＩ_２＝Ｃ_ａｖｅ−α×√Ｃ_ａｖｅを算出し、
   前記第１のデータＣＩ_１と前記第２のデータＣＩ_２ からモーションコントラストデータを算出し、該モーションコントラストデータを前記閾値とする、画像処理装置。
3. 前記閾値算出部は、所定の関数と前記１つの断層画像の前記対象画素の画素値とを用いて前記閾値を算出する、請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記閾値算出部は、前記複数の断層画像における同一の画素位置の２つの画素値をＩ_１及びＩ_２とし、Ｉ_１ を一方の座標軸としＩ_２を他方の座標軸とした２次元座標において、前記２次元座標の原点を通り各座標軸と４５°の角度をなす直線に対して略線対称となるＩ _２に関するＩ_１の２つの一次関数を第１の閾値ｔｈｓ_ｓ１及び第２の閾値ｔｈｓ_ｓ２として算出し、ｔｈｓ_ｓ２＜ｔｈｓ_ｓ１であり、
   前記画素値算出部は、前記１つの断層画像の前記対象画素の画素値をＩ _１ に代入し、モーションコントラストデータを算出するために用いられる前記複数の断層画像のうちの前記他の断層画像の前記対象画素の画素値をＩ_２ に代入したときに、ｔｈｓ_ｓ２≦Ｉ_２≦ｔｈｓ_ｓ１が満たされる場合には前記モーションコントラスト画像の前記対象画素の画素値を０とし、ｔｈｓ_ｓ２≦Ｉ_２≦ｔｈｓ_ｓ１が満たされない場合には前記モーションコントラストデータから前記モーションコントラスト画像の前記対象画素の画素値を算出する、請求項１又は３に記載の画像処理装置。
5. 前記閾値算出部は、前記被検体の前記断層画像の取得に用いられる撮像光学系の複数の背景データの平均値Ｎ_ａｖｅ及び標準偏差Ｎ_σと、係数β又は係数Ａとを用いて、背景閾値ｔｈｎ＝Ｎ_ａｖｅ＋β×Ｎ_σ又は高値閾値ｔｈ_ｈｉ＝Ｎ_ａｖｅ＋Ａ×Ｎ_σをさらに算出し、
   前記画素値算出部は、
   さらに、前記背景閾値ｔｈｎに基づいて、
   モーションコントラストデータを算出するために用いられる２つの断層画像の前記対象画素の画素値Ｉｃ_１及びＩｃ_２について、Ｉｃ_１ ^２＋Ｉｃ_２ ^２＜ｔｈｎ^２が満たされる場合には前記モーションコントラスト画像の前記対象画素の画素値を０とし、Ｉｃ_１ ^２＋Ｉｃ_２ ^２＜ｔｈｎ^２が満たされない場合には前記モーションコントラストデータを用いて前記モーションコントラスト画像の前記対象画素の画素値を算出し、若しくは
   前記複数の断層画像の前記対象画素の全ての画素値Ｉｃ_１，Ｉｃ_２，…，Ｉｃ_Ｎについて、Ｉｃ_１ ^２＋Ｉｃ_２ ^２＋…＋Ｉｃ_Ｎ ^２＜ｔｈｎ^２が満たされる場合には前記モーションコントラスト画像の前記対象画素の画素値を０とし、Ｉｃ_１ ^２＋Ｉｃ_２ ^２＋…＋Ｉｃ_Ｎ ^２＜ｔｈｎ^２が満たされない場合には前記モーションコントラストデータを用いて前記モーションコントラスト画像の前記対象画素の画素値を算出し、又は、
   さらに、前記高値閾値ｔｈ_ｈｉに基づいて、前記画素値Ｉｃ_１及びＩｃ_２について、Ｉｃ_１ ^２＋Ｉｃ_２ ^２＞ｔｈ_ｈｉ ^２が満たされる場合には前記モーションコントラスト画像の前記対象画素の画素値を０とし、Ｉｃ_１ ^２＋Ｉｃ_２ ^２＞ｔｈ_ｈｉ ^２が満たされない場合には前記モーションコントラストデータを用いて前記モーションコントラスト画像の前記対象画素の画素値を算出する、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
6. 近似直線Ｉｃ _２ ＝ａＩｃ _１ ＋ｂを算出する画像生成部と、
   前記断層画像の画素値の大きさを補正するための補正部と、
   をさらに備え、
   前記補正部は、モーションコントラストデータを算出するために用いられる２つの断層画像の前記対象画素の画素値の一方をＩｃ_１とし、他方の画素値をＩｃ_２とし、前記近似直線の傾きをａとし、前記近似直線の切片をｂとし、Ｉｃ_１及びＩｃ_２ から算出した係数をηとしたときに、以下の式
   Ｉｃ_２’＝η×Ｉｃ_２
   に従って前記画素値Ｉｃ_２を補正し、
   前記閾値算出部は、前記画素値Ｉｃ_１及び補正された前記画素値Ｉｃ_２’の少なくとも一方を用いて前記閾値を算出し、
   前記画素値算出部は、前記閾値と、前記画素値Ｉｃ_１及び前記補正された画素値Ｉｃ_２’を用いて算出されるモーションコントラストデータとを用いて、前記モーションコントラスト画像の前記対象画素の画素値を算出する、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
7. 前記閾値算出部は、算出した前記閾値に幅δを設け、
   前記画素値算出部は、前記算出した閾値と比較される値が該閾値に対して±δの範囲に含まれる場合には、モーションコントラストデータに重みｗを掛けた値を前記モーションコントラスト画像の前記対象画素の画素値として算出する、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の画像処理装置。
8. 前記閾値算出部は、算出した前記閾値と比較される値の比較結果に応じて、前記モーションコントラスト画像の前記対象画素に対応する画素位置の画素値を０〜１としたマスクを生成し、
   前記画素値算出部は、前記閾値に基づく前記マスク及びモーションコントラストデータを用いて前記モーションコントラスト画像の前記対象画素の画素値を算出する、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の画像処理装置。
9. 前記複数の断層画像は複数のモーションコントラスト画像の生成に用いられ、
   前記画素値算出部は、前記対象画素の画素値が算出された前記複数のモーションコントラスト画像を平均化する際に、前記閾値に基づいて画素値が０にされた対象画素の画素値を前記複数のモーションコントラスト画像の平均化処理から除外する、請求項１乃至８のいずれか一項に記載の画像処理装置。
10. 被検体の略同一位置を走査する測定光を用いて、前記被検体を複数回光干渉断層撮像することで、前記被検体の断層の情報を示す複数の断層画像であって、モーションコントラスト画像を生成するために用いられる複数の断層画像を取得する撮像光学系と、
    前記撮像光学系によって取得された前記複数の断層画像のうちの１つの断層画像の対象画素の画素値を用いて閾値を算出する閾値算出部と、
    前記閾値と前記複数の断層画像のうちの他の断層画像の前記対象画素の画素値との比較結果を用いて、前記モーションコントラスト画像の前記対象画素の画素値を算出する画素値算出部と、
    を備える、光干渉断層撮像装置。
11. 被検体の略同一位置の断層の情報を示す複数の断層画像であって、モーションコントラスト画像を生成するために用いられる複数の断層画像のうちの１つの断層画像の対象画素の画素値を用いて閾値を算出することと、
    前記閾値と前記複数の断層画像のうちの他の断層画像の前記対象画素の画素値との比較結果を用いて、前記モーションコントラスト画像の前記対象画素の画素値を算出することと、
    を含む、画像処理方法。
12. 被検体の略同一位置における断層の情報を示す複数の断層画像の各々の対象画素の画素値を用いて閾値を算出することと、
    前記閾値と前記複数の断層画像の各々の前記対象画素の画素値を用いて算出されたモーションコントラストデータとの比較結果を用いて、モーションコントラスト画像の前記対象画素の画素値を算出することと、
    を含み、
    前記画素値を算出することは、
    前記複数の断層画像の各々の前記対象画素の画素値の平均値Ｃ _ａｖｅ と、該平均値Ｃ _ａｖｅ の平方根√Ｃ _ａｖｅ と、係数αとを用いて、第１のデータＣＩ _１ ＝Ｃ _ａｖｅ ＋α×√Ｃ _ａｖｅ 、及び第２のデータＣＩ _２ ＝Ｃ _ａｖｅ −α×√Ｃ _ａｖｅ を算出することと、
    前記第１のデータＣＩ _１ と前記第２のデータＣＩ _２ からモーションコントラストデータを算出し、該モーションコントラストデータを前記閾値とすることと、
    を含む、画像処理方法。
13. プロセッサーによって実行されると、該プロセッサーに請求項１１又は１２に記載の画像処理方法の各工程を実行させる、プログラム。

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