JP7355331B2 - 走査型イメージング装置、その制御方法、画像処理装置、その制御方法、走査型イメージング方法、画像処理方法、プログラム、及び記録媒体 - Google Patents

走査型イメージング装置、その制御方法、画像処理装置、その制御方法、走査型イメージング方法、画像処理方法、プログラム、及び記録媒体 Download PDF

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Description

この発明は、走査型イメージング装置、その制御方法、画像処理装置、その制御方法、走査型イメージング方法、画像処理方法、プログラム、及び記録媒体に関する。
イメージング技術の１つに走査型イメージングがある。走査型イメージングとは、サンプルの複数の箇所に順次にビームを照射してデータを収集し、収集されたデータからサンプルの像を構築する技術である。
光を利用した走査型イメージングの典型例として光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ；光干渉断層撮影法）が知られている。ＯＣＴは、光散乱媒質をマイクロメートルレベル又はそれ以下の分解能で画像化することが可能な技術であり、医用イメージングや非破壊検査などに応用されている。ＯＣＴは、低コヒーレンス干渉法に基づく技術であり、典型的には、光散乱媒質のサンプルへの深達性を担保するために近赤外光を利用する。
例えば眼科画像診断ではＯＣＴ装置の普及が進んでおり、２次元的なイメージングだけでなく、３次元的なイメージング・構造解析・機能解析なども実用化され、診断の強力なツールとして広く利用されるに至っている。また、眼科分野では、走査型レーザー検眼鏡（ＳＬＯ）など、ＯＣＴ以外の走査型イメージングも利用されている。なお、近赤外光以外の波長帯の光（電磁波）や超音波を利用した走査型イメージングも知られている。
ＯＣＴやＳＬＯで利用される走査モードには様々なものがあるが、モーションアーティファクト補正などを目的とした所謂「リサージュ（Lissajous）スキャン」が近年注目を集めている（例えば、特許文献１～４、非特許文献１及び２を参照）。
典型的なリサージュスキャンでは、或る程度の大きさを持つ複数のループ（互いに交差する複数のサイクル）を描くように測定光を高速走査するため、１つのサイクルからのデータ取得時間の差を実質的に無視することができる。また、異なるサイクルの交差領域を参照してサイクル間の位置合わせを行えるため、サンプルの動きに起因するモーションアーティファクトを補正することが可能である。このようなリサージュスキャンの特徴に着目し、眼科分野では眼球運動に起因するモーションアーティファクトへの対処を図っている。
特開２０１６－１７９１５号公報 特開２０１８－６８５７８号公報 特開２０１８－１４０００４号公報 特開２０１８－１４００４９号公報
Yiwei Chen, Young-Joo Hong, Shuichi Makita, and Yoshiaki Yasuno, "Three-dimensional eye motion correction by Lissajous scan optical coherence tomography", Biomedical Optics EXPRESS, Vol. 8, No. 3, 1 Mar 2017, PP. 1783-1802 Yiwei Chen, Young-Joo Hong, Shuichi Makita, and Yoshiaki Yasuno, "Eye-motion-corrected optical coherence tomography angiography using Lissajous scanning", Biomedical Optics EXPRESS, Vol. 9, No. 3, 1 Mar 2018, PP. 1111-1129
この発明の１つの目的は、モーションアーティファクト補正の精度を向上させることにある。
幾つかの態様に係る走査型イメージング装置は、サンプルの３次元領域からデータを収集する走査部と、前記データに１以上の画像化処理を適用して１以上の３次元画像データを構築する画像化処理部と、深さ方向のプロジェクションを前記１以上の３次元画像データのそれぞれに適用して複数の正面画像データを構築するプロジェクション処理部と、前記複数の正面画像データに基づいて深さ方向に直交する方向におけるデータシフト量を算出する第１データシフト量算出部と、前記データシフト量に基づいて、前記走査部により収集された前記データに基づく画像データのモーションアーティファクト補正を実行する補正部とを含む。
幾つかの態様において、前記画像化処理部は、前記走査部により収集された前記データに複数の異なる画像化処理を適用して複数の３次元画像データを構築し、前記プロジェクション処理部は、前記複数の３次元画像データのそれぞれに前記プロジェクションを適用して前記複数の正面画像データを構築する。
前記画像化処理部は、前記走査部により収集された前記データから単一の３次元画像データを構築し、前記プロジェクション処理部は、前記単一の３次元画像データに複数の異なる前記プロジェクションを適用して前記複数の正面画像データを構築する。
幾つかの態様に係る走査型イメージング装置は、一連のサイクルを含む２次元パターンに従う走査をサンプルに適用してデータを収集する走査部と、複数の異なる画像化処理を前記データに適用して複数の３次元画像データを構築する画像化処理部と、深さ方向のプロジェクションを前記複数の３次元画像データのそれぞれに適用して複数の正面画像データを構築するプロジェクション処理部と、前記複数の正面画像データに基づいて前記深さ方向に直交する方向におけるデータシフト量を算出する第１データシフト量算出部と、前記データシフト量に基づいて、前記走査部により収集された前記データに基づく画像データのモーションアーティファクト補正を実行する補正部とを含む。
幾つかの態様において、前記第１データシフト量算出部は、前記複数の正面画像データに基づいて相関係数を算出し、前記相関係数に基づいて前記データシフト量を算出する。
幾つかの態様において、前記第１データシフト量算出部は、前記複数の正面画像データのそれぞれを部分画像データ群に分割する分割部と、前記分割部によって前記複数の正面画像データから取得された複数の部分画像データ群に基づいて前記相関係数を算出する相関係数算出部とを含む。
幾つかの態様において、前記複数の正面画像データのうちの第１正面画像データ及び第２正面画像データについて、前記第１正面画像データの第１部分画像データ群に含まれる部分画像データの個数は、第２正面画像データの第２部分画像データ群に含まれる部分画像データの個数に等しく、前記第１部分画像データ群に含まれる一の部分画像データに対応する、前記走査部により収集された前記データの部分データは、前記第２部分画像データ群に含まれるいずれかの部分画像データに対応する前記データの部分データと同じである。
幾つかの態様において、前記相関係数算出部は、前記走査部により収集された前記データの第１部分データに対応する前記複数の正面画像データの複数の部分画像データの少なくとも２つを含む第１群と、第２部分データに対応する前記複数の正面画像データの複数の部分画像データの少なくとも２つを含む第２群とに基づいて、前記第１部分データと前記第２部分データとに対応する相関係数を算出し、前記第１データシフト量算出部は、当該相関係数に基づいて、前記第１部分データと前記第２部分データとに対応するデータシフト量を算出する。
幾つかの態様において、前記複数の３次元画像データのいずれか１以上に基づいて、前記深さ方向におけるデータシフト量を算出する第２データシフト量算出部を更に含み、前記補正部は、前記第２データシフト量算出部により算出された前記データシフト量に基づくモーションアーティファクト補正を、前記走査部により収集された前記データに基づく前記画像データに適用する。
幾つかの態様において、前記走査部は、光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）走査を前記サンプルに適用し、前記画像化処理部により構築される前記複数の３次元画像データは、ＯＣＴ強度画像データ、ＯＣＴ血管造影画像データ、ＯＣＴ強度画像データとＯＣＴ血管造影画像データとに基づく合成画像データ、及び、ＯＣＴ偏光画像データのいずれかを含む。
幾つかの態様において、前記走査部は、一連のサイクルを含む２次元パターンに従う走査を前記３次元領域に適用して前記データを収集する。
幾つかの態様において、前記走査部は、互いに異なる第１方向及び第２方向に光を偏向可能な偏向器を含み、且つ、前記第１方向に沿った偏向方向の変化を第１周期で繰り返しつつ前記第２方向に沿った偏向方向の変化を前記第１周期と異なる第２周期で繰り返すことによって前記走査を前記サンプルに適用する。
幾つかの態様において、前記偏向器は、リサージュ関数に基づき予め設定された走査プロトコルに基づき制御される。
幾つかの態様において、前記一連のサイクルは、互いに交差する。
幾つかの態様において、前記２次元パターンは、互いに平行な一連のラインスキャンを含むラスターパターンである。
幾つかの態様に係る方法は、サンプルに走査を適用してデータを収集する走査部と、プロセッサとを含む走査型イメージング装置を制御する方法であって、前記走査部を、一連のサイクルを含む２次元パターンに従う走査をサンプルに適用してデータを収集するように制御し、前記プロセッサを、複数の異なる画像化処理を前記データに適用して複数の３次元画像データを構築し、深さ方向のプロジェクションを前記複数の３次元画像データのそれぞれに適用して複数の正面画像データを構築し、前記複数の正面画像データに基づいて前記深さ方向に直交する方向におけるデータシフト量を算出し、前記データシフト量に基づいて、前記走査部により収集された前記データに基づく画像データのモーションアーティファクト補正を実行するように制御する。
幾つかの態様に係る画像処理装置は、一連のサイクルを含む２次元パターンに従う走査をサンプルに適用して収集されたデータを記憶する記憶部と、複数の異なる画像化処理を前記データに適用して複数の３次元画像データを構築する画像化処理部と、深さ方向のプロジェクションを前記複数の３次元画像データのそれぞれに適用して複数の正面画像データを構築するプロジェクション処理部と、前記複数の正面画像データに基づいて前記深さ方向に直交する方向におけるデータシフト量を算出する第１データシフト量算出部と、前記データシフト量に基づいて、前記走査により収集された前記データに基づく画像データのモーションアーティファクト補正を実行する補正部とを含む。
幾つかの態様に係る方法は、記憶部とプロセッサとを含む画像処理装置を制御する方法であって、一連のサイクルを含む２次元パターンに従う走査をサンプルに適用して収集されたデータを前記記憶部に記憶させ、前記プロセッサを、複数の異なる画像化処理を前記データに適用して複数の３次元画像データを構築し、深さ方向のプロジェクションを前記複数の３次元画像データのそれぞれに適用して複数の正面画像データを構築し、前記複数の正面画像データに基づいて前記深さ方向に直交する方向におけるデータシフト量を算出し、前記データシフト量に基づいて、前記走査により収集された前記データに基づく画像データのモーションアーティファクト補正を実行するように制御する。
幾つかの態様に係る走査型イメージング方法は、一連のサイクルを含む２次元パターンに従う走査をサンプルに適用してデータを収集し、複数の異なる画像化処理を前記データに適用して複数の３次元画像データを構築し、深さ方向のプロジェクションを前記複数の３次元画像データのそれぞれに適用して複数の正面画像データを構築し、前記複数の正面画像データに基づいて前記深さ方向に直交する方向におけるデータシフト量を算出し、前記データシフト量に基づいて、前記走査により収集された前記データに基づく画像データのモーションアーティファクト補正を実行する。
幾つかの態様に係る画像処理方法は、一連のサイクルを含む２次元パターンに従う走査をサンプルに適用して収集されたデータを準備し、複数の異なる画像化処理を前記データに適用して複数の３次元画像データを構築し、深さ方向のプロジェクションを前記複数の３次元画像データのそれぞれに適用して複数の正面画像データを構築し、前記複数の正面画像データに基づいて前記深さ方向に直交する方向におけるデータシフト量を算出し、前記データシフト量に基づいて、前記準備された前記データに基づく画像データのモーションアーティファクト補正を実行する。
幾つかの態様は、上記した方法のいずれかをコンピュータに実行させるプログラムである。
幾つかの態様は、上記した方法のいずれかをコンピュータに実行させるプログラムが記録された、コンピュータ可読な非一時的記録媒体である。
いずれか２以上の態様を少なくとも部分的に組み合わせることが可能である。また、いずれかの態様に対し、本開示に係る任意の事項を少なくとも部分的に組み合わせることが可能である。また、いずれか２以上の態様の少なくとも部分的な組み合わせに対し、本開示に係る任意の事項を少なくとも部分的に組み合わせることが可能である。
例示的な態様によれば、モーションアーティファクト補正の精度の向上を図ることが可能である。
例示的な実施形態に係る走査型イメージング装置（眼科装置）の構成の一例を表す概略図である。 例示的な実施形態に係る走査型イメージング装置（眼科装置）の構成の一例を表す概略図である。 例示的な実施形態に係る走査型イメージング装置（眼科装置）の構成の一例を表す概略図である。 例示的な実施形態に係る走査型イメージング装置（眼科装置）の構成の一例を表す概略図である。 例示的な実施形態に係る走査型イメージング装置（眼科装置）の構成の一例を表す概略図である。 例示的な実施形態に係る走査型イメージング装置（眼科装置）が実行する処理の一例を説明するための概略図である。 例示的な実施形態に係る走査型イメージング装置（眼科装置）が実行する処理の一例を説明するための概略図である。 例示的な実施形態に係る走査型イメージング装置（眼科装置）が実行する処理の一例を説明するための概略図である。 例示的な実施形態に係る走査型イメージング装置（眼科装置）の動作の一例を表すフローチャートである。 例示的な実施形態に係る走査型イメージング装置（眼科装置）の動作の一例を表すフローチャートである。 例示的な実施形態に係る走査型イメージング装置（眼科装置）の動作の一例を表すフローチャートである。 例示的な実施形態に係る走査型イメージング装置（眼科装置）の動作の一例を表すフローチャートである。
幾つかの例示的な実施形態に係る走査型イメージング装置、その制御方法、画像処理装置、その制御方法、走査型イメージング方法、画像処理方法、プログラム、及び記録媒体について、図面を参照しながら説明する。
本明細書にて引用された文献に開示された技術や、それ以外の任意の公知技術を、例示的な実施形態に援用することが可能である。また、特に言及しない限り、「画像データ」とそれに基づく「画像」とを区別しないものとし、また、被検眼の「部位」とその「画像」とを区別しないものとする。
例示的な実施形態において、一連のサイクルを含む２次元パターンに従うスキャンがサンプルに適用される。この２次元パターンは、典型的には、リサージュ関数に基づき予め設定された走査プロトコルに基づくものであってよく、例えば、特許文献１～４並びに非特許文献１及び２のいずれかに記載された技術に利用された（又は利用可能な）走査プロトコルであってよい。例示的な実施形態の説明において、採用可能なスキャンの態様（スキャンモード）をリサージュスキャンと呼ぶことにする。以下、例示として、非特許文献１に記載されたリサージュスキャンで収集されたデータの処理について説明する。
まず、リサージュスキャンで収集されたデータにフーリエ変換等が適用されて、所定の３次元リサージュ座標系で定義された３次元画像データが構築される。この３次元リサージュ座標系は、例えば、３次元直交座標系（αβγ座標系とする）であり、α軸がサイクルを構成する複数のＡラインの位置を表し、β軸がサイクルの識別番号（スキャン順序）を表し、γ軸が深さ位置（軸方向の位置）を表す。αβγ座標系で表現される３次元画像データは、スキャン順序にしたがってβ方向に配列された、リサージュスキャンを構成するサイクル群に対応する断面画像データ群（各断面はαγ面を表す）からなる。
次に、αβγ座標系で定義された３次元画像データ（ボリューム）が、比較的大きな動きが介在しない複数の部分画像データ（サブボリューム）に分割され、各サブボリュームの正面プロジェクション画像（en face projection image）が構築される。この正面プロジェクション画像は、γ方向のプロジェクションにより構築された、αβ面において定義された２次元正面画像である。このような正面プロジェクション画像はストリップと呼ばれる。
続いて、リサージュ座標系（αβ座標系）で定義された各ストリップが、実空間（ｘｙ座標系）で定義された画像に変換される。換言すると、αβ座標系からｘｙ座標系への座標変換が各ストリップに適用される。この処理は、リマッピング（remapping）と呼ばれる。更に、リマッピングされた（つまり、ｘｙ座標系で定義された）各ストリップに補間処理が適用される。これにより、ｘｙ座標系で定義された複数のストリップが得られる。
非特許文献１に記載されたリサージュスキャンの特性として、２つのストリップは４箇所で重複する（交差する）。非特許文献１に記載されたデータ処理では、最も大きいストリップが初期基準ストリップとして採用され、この初期基準ストリップに対して大きさ順にストリップが逐次にレジストレーションされ、マージされる。レジストレーションでは、基準ストリップと他のストリップとの間の相対位置を求めるために相関演算（相互相関関数、相関係数）が利用される。ここで、ストリップは任意の形状を有するため、各ストリップを特定形状（例えば正方形状）の画像として扱うためのマスクを用いてストリップ間のオーバーラップ領域の相関演算が行われる（非特許文献１のAppendix Aを参照）。これにより、複数のストリップのマージ画像（合成画像）が得られる。このマージ画像が、目的の画像、つまりモーションアーティファクトが補正された画像である。
例示的な実施形態では、リサージュスキャンで収集されたデータから得られる複数種類の画像を用いてレジストレーションを行うことによって、モーションアーティファクト補正の好適化を図る。
なお、幾つかの例示的な態様において、リサージュスキャン以外のスキャンモードを採用することが可能である。例えば、一連のサイクルを含む２次元パターンとして、互いに平行な一連のラインスキャン（つまり、一連のＢスキャン）を含むパターンを採用することができる。このようなスキャンパターンはラスターパターンなどと呼ばれ、これを用いたスキャンはラスタースキャンと呼ばれる（例えば、特開２０１３－８１７６３号公報、特開２０１５－６２６７８号公報などを参照）。より一般に、サンプルの３次元領域からデータを収集するための任意のスキャンパターンを採用することが可能である。
以下に説明する例示的な実施形態に係る走査型イメージング装置は、フーリエドメインＯＣＴ（例えば、スウェプトソースＯＣＴ）を利用して生体眼の眼底を計測することが可能な眼科装置である。実施形態に採用可能なＯＣＴのタイプは、スウェプトソースＯＣＴに限定されず、例えばスペクトラルドメインＯＣＴ又はタイムドメインＯＣＴであってもよい。
幾つかの例示的な実施形態に係る走査型イメージング装置は、ＯＣＴ以外の走査型モダリティを利用可能であってよい。例えば、幾つかの例示的な実施形態は、ＳＬＯ等の任意の光走査型モダリティを採用することができる。
また、幾つかの例示的な実施形態に係る走査型イメージング装置に適用可能な走査型モダリティは、光走査型モダリティには限定されない。例えば、幾つかの例示的な実施形態は、光以外の電磁波を利用した走査型モダリティや、超音波を利用した走査型モダリティなどを採用することができる。
幾つかの例示的な実施形態に係る眼科装置は、ＯＣＴスキャンで収集されたデータの処理及び／又はＳＬＯで収集されたデータの処理に加え、他のモダリティで取得されたデータを処理可能であってよい。他のモダリティは、例えば、眼底カメラ、スリットランプ顕微鏡、及び眼科手術用顕微鏡のいずれかであってよい。幾つかの例示的な実施形態に係る眼科装置は、このようなモダリティの機能を有していてよい。
ＯＣＴが適用される対象（サンプル）は眼底に限定されず、前眼部や硝子体など眼の任意の部位であってもよいし、眼以外の生体の部位や組織であってもよいし、生体以外の物体であってもよい。
以下に説明する例示的な実施形態に係る眼科装置は、走査型イメージング装置の幾つかの態様、走査型イメージング装置を制御する方法の幾つかの態様、画像処理装置の幾つかの態様、画像処理装置を制御する方法の幾つかの態様、画像処理方法の幾つかの態様、及び、走査型イメージング方法の幾つかの態様を提供する。
〈走査型イメージング装置の構成〉
図１に示す眼科装置１は、眼底カメラユニット２、ＯＣＴユニット１００、及び演算制御ユニット２００を含む。眼底カメラユニット２には、被検眼Ｅを正面から撮影するための要素群（光学要素、機構など）が設けられている。ＯＣＴユニット１００には、被検眼ＥにＯＣＴスキャンを適用するための要素群（光学要素、機構など）の一部が設けられている。ＯＣＴスキャンのための要素群の他の一部は、眼底カメラユニット２に設けられている。演算制御ユニット２００は、各種の演算や制御を実行する１以上のプロセッサを含む。これらに加え、眼科装置１は、被検者の顔を支持するための要素や、ＯＣＴスキャンが適用される部位を切り替えるための要素を備えていてもよい。前者の要素の例として、顎受けや額当てがある。後者の要素の例として、ＯＣＴスキャン適用部位を眼底から前眼部に切り替えるために使用されるレンズユニットがある。
本明細書に開示された要素の機能は、回路構成（circuitry）又は処理回路構成（processing circuitry）を用いて実装される。回路構成又は処理回路構成は、開示された機能を実行するように構成及び／又はプログラムされた、汎用プロセッサ、専用プロセッサ、集積回路、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、プログラマブル論理デバイス（例えば、ＳＰＬＤ（Simple Programmable Logic Device）、ＣＰＬＤ（Complex Programmable Logic Device）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、従来の回路構成、及びそれらの任意の組み合わせのいずれかを含む。プロセッサは、トランジスタ及び／又は他の回路構成を含む、処理回路構成又は回路構成とみなされる。本開示において、回路構成、ユニット、手段、又はこれらに類する用語は、開示された機能を実行するハードウェア、又は、開示された機能を実行するようにプログラムされたハードウェアである。ハードウェアは、本明細書に開示されたハードウェアであってよく、或いは、記載された機能を実行するようにプログラム及び／又は構成された既知のハードウェアであってもよい。ハードウェアが或るタイプの回路構成とみなされ得るプロセッサである場合、回路構成、ユニット、手段、又はこれらに類する用語は、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせであり、このソフトウェアはハードウェア及び／又はプロセッサを構成するために使用される。
〈眼底カメラユニット２〉
眼底カメラユニット２には、被検眼Ｅの眼底Ｅｆを撮影するための光学系が設けられている。取得される眼底Ｅｆの画像（眼底像、眼底写真等と呼ばれる）は、観察画像、撮影画像等の正面画像である。観察画像は、例えば近赤外光を用いた動画撮影により得られ、アライメント、フォーカシング、トラッキングなどに利用される。撮影画像は、例えば可視領域又は赤外領域のフラッシュ光を用いた静止画像である。
眼底カメラユニット２は、照明光学系１０と撮影光学系３０とを含む。照明光学系１０は被検眼Ｅに照明光を照射する。撮影光学系３０は、被検眼Ｅからの照明光の戻り光を検出する。ＯＣＴユニット１００からの測定光は、眼底カメラユニット２内の光路を通じて被検眼Ｅに導かれ、その戻り光は、同じ光路を通じてＯＣＴユニット１００に導かれる。
照明光学系１０の観察光源１１から出力された光（観察照明光）は、凹面鏡１２により反射され、集光レンズ１３を経由し、可視カットフィルタ１４を透過して近赤外光となる。更に、観察照明光は、撮影光源１５の近傍にて一旦集束し、ミラー１６により反射され、リレーレンズ系１７、リレーレンズ１８、絞り１９、及びリレーレンズ系２０を経由する。そして、観察照明光は、孔開きミラー２１の周辺部（孔部の周囲の領域）にて反射され、ダイクロイックミラー４６を透過し、対物レンズ２２により屈折されて被検眼Ｅ（眼底Ｅｆ）を照明する。観察照明光の被検眼Ｅからの戻り光は、対物レンズ２２により屈折され、ダイクロイックミラー４６を透過し、孔開きミラー２１の中心領域に形成された孔部を通過し、ダイクロイックミラー５５を透過し、撮影合焦レンズ３１を経由し、ミラー３２により反射される。更に、この戻り光は、ハーフミラー３３Ａを透過し、ダイクロイックミラー３３により反射され、結像レンズ３４によりイメージセンサ３５の受光面に結像される。イメージセンサ３５は、所定のフレームレートで戻り光を検出する。なお、撮影光学系３０のフォーカス（焦点位置）は、眼底Ｅｆ又は前眼部に合致するように調整される。
撮影光源１５から出力された光（撮影照明光）は、観察照明光と同様の経路を通って眼底Ｅｆに照射される。被検眼Ｅからの撮影照明光の戻り光は、観察照明光の戻り光と同じ経路を通ってダイクロイックミラー３３まで導かれ、ダイクロイックミラー３３を透過し、ミラー３６により反射され、結像レンズ３７によりイメージセンサ３８の受光面に結像される。
液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）３９は固視標（固視標画像）を表示する。ＬＣＤ３９から出力された光束は、その一部がハーフミラー３３Ａに反射され、ミラー３２に反射され、撮影合焦レンズ３１及びダイクロイックミラー５５を経由し、孔開きミラー２１の孔部を通過する。孔開きミラー２１の孔部を通過した光束は、ダイクロイックミラー４６を透過し、対物レンズ２２により屈折されて眼底Ｅｆに投射される。ＬＣＤ３９における固視標画像の表示位置を変更することで、被検眼Ｅの視線を誘導する方向（固視方向、固視位置）が変更される。
ＬＣＤ等の表示デバイスの代わりに、例えば、発光素子アレイ、又は、発光素子とこれを移動する機構との組み合わせを用いてもよい。
アライメント光学系５０は、被検眼Ｅに対する光学系の位置合わせ（アライメント）に用いられるアライメント指標を生成する。発光ダイオード（ＬＥＤ）５１から出力されたアライメント光は、絞り５２、絞り５３、及びリレーレンズ５４を経由し、ダイクロイックミラー５５により反射され、孔開きミラー２１の孔部を通過し、ダイクロイックミラー４６を透過し、対物レンズ２２を介して被検眼Ｅに投射される。アライメント光の被検眼Ｅからの戻り光（角膜反射光等）は、観察照明光の戻り光と同じ経路を通ってイメージセンサ３５に導かれる。その受光像（アライメント指標像）に基づいてマニュアルアライメントやオートアライメントを実行できる。
従来と同様に、本例のアライメント指標像は、アライメント状態により位置が変化する２つの輝点像からなる。被検眼Ｅと光学系との相対位置がｘｙ方向に変化すると、２つの輝点像が一体的にｘｙ方向に変位する。被検眼Ｅと光学系との相対位置がｚ方向に変化すると、２つの輝点像の間の相対位置（距離）が変化する。ｚ方向における被検眼Ｅと光学系との間の距離が既定のワーキングディスタンスに一致すると、２つの輝点像が重なり合う。ｘｙ方向において被検眼Ｅの位置と光学系の位置とが一致すると、所定のアライメントターゲット内又はその近傍に２つの輝点像が提示される。ｚ方向における被検眼Ｅと光学系との間の距離がワーキングディスタンスに一致し、且つ、ｘｙ方向において被検眼Ｅの位置と光学系の位置とが一致すると、２つの輝点像が重なり合ってアライメントターゲット内に提示される。
オートアライメントでは、データ処理部２３０が、２つの輝点像の位置を検出し、主制御部２１１が、２つの輝点像とアライメントターゲットとの位置関係に基づいて後述の移動機構１５０を制御する。マニュアルアライメントでは、主制御部２１１が、被検眼Ｅの観察画像とともに２つの輝点像を表示部２４１に表示させ、ユーザーが、表示された２つの輝点像を参照しながら操作部２４２を用いて移動機構１５０を動作させる。
フォーカス光学系６０は、被検眼Ｅに対するフォーカス調整に用いられるスプリット指標を生成する。撮影光学系３０の光路（撮影光路）に沿った撮影合焦レンズ３１の移動に連動して、フォーカス光学系６０は照明光学系１０の光路（照明光路）に沿って移動される。反射棒６７は、照明光路に対して挿脱される。フォーカス調整を行う際には、反射棒６７の反射面が照明光路に傾斜配置される。ＬＥＤ６１から出力されたフォーカス光は、リレーレンズ６２を通過し、スプリット指標板６３により２つの光束に分離され、二孔絞り６４を通過し、ミラー６５により反射され、集光レンズ６６により反射棒６７の反射面に一旦結像されて反射される。更に、フォーカス光は、リレーレンズ２０を経由し、孔開きミラー２１に反射され、ダイクロイックミラー４６を透過し、対物レンズ２２を介して被検眼Ｅに投射される。フォーカス光の被検眼Ｅからの戻り光（眼底反射光等）は、アライメント光の戻り光と同じ経路を通ってイメージセンサ３５に導かれる。その受光像（スプリット指標像）に基づいてマニュアルフォーカシングやオートフォーカシングを実行できる。
孔開きミラー２１とダイクロイックミラー５５との間の撮影光路に、視度補正レンズ７０及び７１を選択的に挿入することができる。視度補正レンズ７０は、強度遠視を補正するためのプラスレンズ（凸レンズ）である。視度補正レンズ７１は、強度近視を補正するためのマイナスレンズ（凹レンズ）である。
ダイクロイックミラー４６は、眼底撮影用光路とＯＣＴ用光路（測定アーム）とを合成する。ダイクロイックミラー４６は、ＯＣＴに用いられる波長帯の光を反射し、眼底撮影用の光を透過させる。測定アームには、ＯＣＴユニット１００側から順に、コリメータレンズユニット４０、リトロリフレクタ４１、分散補償部材４２、ＯＣＴ合焦レンズ４３、光スキャナ４４、及びリレーレンズ４５が設けられている。
リトロリフレクタ４１は、図１に示す矢印の方向に移動可能とされ、それにより測定アームの長さが変更される。測定アーム長の変更は、例えば、眼軸長に応じた光路長補正や、干渉状態の調整などに利用される。
分散補償部材４２は、参照アームに配置された分散補償部材１１３（後述）とともに、測定光ＬＳの分散特性と参照光ＬＲの分散特性とを合わせるよう作用する。
ＯＣＴ合焦レンズ４３は、測定アームのフォーカス調整を行うために測定アームに沿って移動される。撮影合焦レンズ３１の移動、フォーカス光学系６０の移動、及びＯＣＴ合焦レンズ４３の移動を連係的に制御することができる。
光スキャナ４４は、実質的に、被検眼Ｅの瞳孔と光学的に共役な位置に配置される。光スキャナ４４は、測定アームにより導かれる測定光ＬＳを偏向する。光スキャナ４４は、例えば、ｘ方向のスキャンを行うためのガルバノミラーと、ｙ方向のスキャンを行うためのガルバノミラーとを含む、２次元スキャンが可能なガルバノスキャナである。
〈ＯＣＴユニット１００〉
図２に例示するように、ＯＣＴユニット１００には、スウェプトソースＯＣＴを適用するための光学系が設けられている。この光学系は干渉光学系を含む。この干渉光学系は、波長可変光源（波長掃引型光源）からの光を測定光と参照光とに分割し、被検眼Ｅからの測定光の戻り光と参照光路を経由した参照光とを重ね合わせて干渉光を生成し、この干渉光を検出する。干渉光学系により得られたデータ（検出信号）は、干渉光のスペクトルを表す信号であり、演算制御ユニット２００に送られる。
光源ユニット１０１は、例えば、少なくとも近赤外波長帯において出射波長を高速で変化させる近赤外波長可変レーザーを含む。光源ユニット１０１から出力された光Ｌ０は、光ファイバ１０２により偏波コントローラ１０３に導かれてその偏光状態が調整される。更に、光Ｌ０は、光ファイバ１０４によりファイバカプラ１０５に導かれて測定光ＬＳと参照光ＬＲとに分割される。測定光ＬＳの光路は測定アームと呼ばれ、参照光ＬＲの光路は参照アームと呼ばれる。
参照光ＬＲは、光ファイバ１１０によりコリメータ１１１に導かれて平行光束に変換され、光路長補正部材１１２及び分散補償部材１１３を経由し、リトロリフレクタ１１４に導かれる。光路長補正部材１１２は、参照光ＬＲの光路長と測定光ＬＳの光路長とを合わせるよう作用する。分散補償部材１１３は、測定アームに配置された分散補償部材４２とともに、参照光ＬＲと測定光ＬＳとの間の分散特性を合わせるよう作用する。リトロリフレクタ１１４は、これに入射する参照光ＬＲの光路に沿って移動可能であり、それにより参照アームの長さが変更される。参照アーム長の変更は、例えば、眼軸長に応じた光路長補正や、干渉状態の調整などに利用される。
リトロリフレクタ１１４を経由した参照光ＬＲは、分散補償部材１１３及び光路長補正部材１１２を経由し、コリメータ１１６によって平行光束から集束光束に変換され、光ファイバ１１７に入射する。光ファイバ１１７に入射した参照光ＬＲは、偏波コントローラ１１８に導かれてその偏光状態が調整され、光ファイバ１１９を通じてアッテネータ１２０に導かれてその光量が調整され、光ファイバ１２１を通じてファイバカプラ１２２に導かれる。
一方、ファイバカプラ１０５により生成された測定光ＬＳは、光ファイバ１２７により導かれてコリメータレンズユニット４０により平行光束に変換され、リトロリフレクタ４１、分散補償部材４２、ＯＣＴ合焦レンズ４３、光スキャナ４４及びリレーレンズ４５を経由し、ダイクロイックミラー４６により反射され、対物レンズ２２により屈折されて被検眼Ｅに投射される。測定光ＬＳは、被検眼Ｅの様々な深さ位置において散乱・反射される。測定光ＬＳの被検眼Ｅからの戻り光は、往路と同じ経路を逆向きに進行してファイバカプラ１０５に導かれ、光ファイバ１２８を経由してファイバカプラ１２２に到達する。
ファイバカプラ１２２は、光ファイバ１２８を介して入射された測定光ＬＳと、光ファイバ１２１を介して入射された参照光ＬＲとを重ね合わせて干渉光を生成する。ファイバカプラ１２２は、生成された干渉光を所定の分岐比（例えば１：１）で分岐することで一対の干渉光ＬＣを生成する。一対の干渉光ＬＣは、それぞれ光ファイバ１２３及び１２４を通じて検出器１２５に導かれる。
検出器１２５は、例えばバランスドフォトダイオードを含む。バランスドフォトダイオードは、一対の干渉光ＬＣをそれぞれ検出する一対のフォトディテクタを有し、これらにより得られた一対の検出結果の差分を出力する。検出器１２５は、この出力（検出信号）をデータ収集システム（ＤＡＳ）１３０に送る。
データ収集システム１３０には、光源ユニット１０１からクロックＫＣが供給される。クロックＫＣは、光源ユニット１０１において、波長可変光源により所定の波長範囲内で掃引される各波長の出力タイミングに同期して生成される。光源ユニット１０１は、例えば、各出力波長の光Ｌ０を分岐して２つの分岐光を生成し、これら分岐光の一方を光学的に遅延させ、これら分岐光を合成し、得られた合成光を検出し、その検出結果に基づいてクロックＫＣを生成する。データ収集システム１３０は、検出器１２５から入力される検出信号のサンプリングをクロックＫＣに基づいて実行する。データ収集システム１３０は、このサンプリングの結果を演算制御ユニット２００に送る。
本例では、測定アーム長を変更するための要素（例えば、リトロリフレクタ４１）と、参照アーム長を変更するための要素（例えば、リトロリフレクタ１１４、又は参照ミラー）との双方が設けられているが、一方の要素のみが設けられていてもよい。また、測定アーム長と参照アーム長との間の差（光路長差）を変更するための要素はこれらに限定されず、任意の要素（光学部材、機構など）であってよい。
〈制御系・処理系〉
眼科装置１の制御系及び処理系の構成例を図３、図４Ａ及び図４Ｂに示す。制御部２１０、画像構築部２２０、及びデータ処理部２３０は、例えば演算制御ユニット２００に設けられる。眼科装置１は、外部装置との間でデータ通信を行うための通信デバイスを含んでいてもよい。眼科装置１は、記録媒体からのデータ読み出しと、記録媒体へのデータ書き込みとを行うためのドライブ装置（リーダ／ライタ）を含んでいてもよい。
〈制御部２１０〉
制御部２１０は、各種の制御を実行する。制御部２１０は、主制御部２１１と記憶部２１２とを含む。また、図４Ａに示すように、本実施形態において、主制御部２１１は走査制御部２１１１を含み、記憶部２１２は走査プロトコル２１２１を記憶している。
〈主制御部２１１〉
主制御部２１１は、プロセッサを含み、眼科装置１の各要素（図１～図４Ｂに示された要素を含む）を制御する。主制御部２１１は、プロセッサを含むハードウェアと、制御ソフトウェアとの協働によって実現される。走査制御部２１１１は、所定形状及び所定サイズの走査エリアに関するＯＣＴスキャンの制御を行う。
撮影合焦駆動部３１Ａは、主制御部２１１の制御の下に、撮影光路に配置された撮影合焦レンズ３１と照明光路に配置されたフォーカス光学系６０とを移動する。リトロリフレクタ（ＲＲ）駆動部４１Ａは、主制御部２１１の制御の下に、測定アームに設けられたリトロリフレクタ４１を移動する。ＯＣＴ合焦駆動部４３Ａは、主制御部２１１の制御の下に、測定アームに配置されたＯＣＴ合焦レンズ４３を移動する。測定アームに設けられたリトロリフレクタ（ＲＲ）駆動部１１４Ａは、主制御部２１１の制御の下に、参照アームに配置されたリトロリフレクタ１１４を移動する。上記した駆動部のそれぞれは、主制御部２１１の制御の下に動作するパルスモータ等のアクチュエータを含む。光スキャナ４４は、主制御部２１１（走査制御部２１１１）の制御の下に動作する。
移動機構１５０は、典型的には、眼底カメラユニット２を３次元的に移動し、例えば、±ｘ方向（左右方向）に移動可能なｘステージと、ｘステージを移動するｘ移動機構と、±ｙ方向（上下方向）に移動可能なｙステージと、ｙステージを移動するｙ移動機構と、±ｚ方向（奥行き方向）に移動可能なｚステージと、ｚステージを移動するｚ移動機構とを含む。各移動機構は、主制御部２１１の制御の下に動作するパルスモータ等のアクチュエータを含む。
〈記憶部２１２〉
記憶部２１２は各種のデータを記憶する。記憶部２１２に記憶されるデータとしては、ＯＣＴ画像、眼底像、被検眼情報、制御情報などがある。被検眼情報は、患者ＩＤや氏名などの被検者情報や、左眼／右眼の識別情報や、電子カルテ情報などを含む。制御情報は、特定の制御に関する情報である。本実施形態の制御情報は、走査プロトコル２１２１を含む。
走査プロトコル２１２１は、所定形状及び所定サイズの走査エリアに関するＯＣＴスキャンのための制御の内容に関する取り決めであり、各種制御パラメータ（走査制御パラメータ）の組を含む。走査プロトコル２１２１は、走査モード毎のプロトコルを含む。本実施形態の走査プロトコル２１２１は、リサージュスキャンのプロトコルを少なくとも含み、更に、例えば、Ｂスキャン（ラインスキャン）、クロススキャン、ラジアルスキャン、ラスタースキャンなどのプロトコルを含んでいてもよい。
本実施形態の走査制御パラメータは、光スキャナ４４に対する制御の内容を示すパラメータを少なくとも含む。このパラメータは、例えば、スキャンパターンを示すパラメータ、スキャン速度を示すパラメータ、スキャン間隔を示すパラメータなどがある。スキャンパターンは、スキャンの経路の形状を示し、その例として、リサージュパターン、ラインパターン、クロスパターン、ラジアルパターン、ラスターパターンなどがある。スキャン速度は、例えば、Ａスキャンの繰り返しレートとして定義される。スキャン間隔は、例えば、隣接するＡスキャンの間隔として、つまりスキャン点の配列間隔として定義される。
なお、特許文献１～４並びに非特許文献１及び２の開示のような従来技術と同様に、本実施形態の「リサージュスキャン」は、互いに直交する２つの単振動を順序対として得られる点の軌跡が描くパターン（リサージュパターン、リサージュ図形、リサージュ曲線、リサージュ関数、バウディッチ曲線）を経路とした「狭義の」リサージュスキャンだけでなく、一連のサイクルを含む所定の２次元パターンに従う「広義の」リサージュスキャンであってもよい。
本実施形態では、光スキャナ４４は、ｘ方向に測定光ＬＳを偏向する第１ガルバノミラーと、ｙ方向に測定光ＬＳを偏向する第２ガルバノミラーとを含む。リサージュスキャンは、ｘ方向に沿った偏向方向の変化を第１周期で繰り返すように第１ガルバノミラーの制御を行いつつ、ｙ方向に沿った偏向方向の変化を第２周期で繰り返すように第２ガルバノミラーの制御を行うことによって実現される。ここで、第１周期と第２周期とは互いに異なる。
例えば、本実施形態のリサージュスキャンは、２つの正弦波の組み合わせから得られる狭義のリサージュパターンのスキャンだけでなく、これに特定項（例えば、奇数次の多項式）を加えたパターンのスキャンや、三角波に基づくパターンのスキャンであってもよい。
「サイクル」は、一般に、或る長さを持つ複数のサンプリング点から構成されるオブジェクトを意味し、例えば閉曲線又はほぼ閉曲線であってよい（つまり、サイクルの始点と終点とが一致又はほぼ一致していてよい）。
典型的には、走査プロトコル２１２１はリサージュ関数に基づき設定される。非特許文献１の式（９）に示すように、リサージュ関数は、例えば、次のパラメトリック方程式系で表現される：x(ti)=A・cos(2π・(fA/n)・ti)、y(ti)=A・cos(2π・(fA・(n-2)/n2)・ti)。
ここで、xはリサージュ曲線が定義される２次元座標系の横軸、yは縦軸、tiはリサージュスキャンにおける第ｉ番目のＡラインの収集時点、Ａはスキャン範囲（振幅）、fAはＡラインの収集レート（スキャン速度、Ａスキャンの繰り返しレート）、nはｘ（横軸）方向の各サイクルにおけるＡラインの個数をそれぞれ示す。
このようなリサージュスキャンにおいて眼底Ｅｆに適用されるスキャンラインの分布の例を図５に示す。
（狭義又は広義の）リサージュスキャンに含まれる任意のサイクル対（ペア）が１点以上（特に２点以上、典型的には４点）で互いに交差するため、リサージュスキャンにおける任意のサイクル対から収集されたデータ対の間のレジストレーションを行うことができる。これにより、非特許文献１（又は２）に開示された画像構築手法及びモーションアーティファクト補正手法を利用することが可能となる。以下、特に言及しない限り、非特許文献１に記載された手法が適用される。
記憶部２１２に記憶される制御情報は上記の例に限定されない。例えば、制御情報はフォーカス制御を行うための情報（フォーカス制御パラメータ）を含んでいてよい。
フォーカス制御パラメータは、ＯＣＴ合焦駆動部４３Ａに対する制御の内容を示すパラメータである。フォーカス制御パラメータの例として、測定アームの焦点位置を示すパラメータ、焦点位置の移動速度を示すパラメータ、焦点位置の移動加速度を示すパラメータなどがある。焦点位置を示すパラメータは、例えば、ＯＣＴ合焦レンズ４３の位置を示すパラメータである。焦点位置の移動速度を示すパラメータは、例えば、ＯＣＴ合焦レンズ４３の移動速度を示すパラメータである。焦点位置の移動加速度を示すパラメータは、例えば、ＯＣＴ合焦レンズ４３の移動加速度を示すパラメータである。移動速度は、一定であってもよいし、一定でなくてもよい。移動加速度についても同様である。
このようなフォーカス制御パラメータによれば、眼底Ｅｆの形状（典型的には、中心部が深く且つ周辺部が浅い凹形状）や収差分布に応じたフォーカス調整が可能になる。フォーカス制御は、例えば、走査制御（リサージュスキャンの繰り返し制御）と連係的に実行される。それにより、モーションアーティファクトが補正され、且つ、スキャン範囲の全体に亘ってピントが合った、高品質の画像が得られる。
〈走査制御部２１１１〉
走査制御部２１１１は、走査プロトコル２１２１に基づいて少なくとも光スキャナ４４を制御する。走査制御部２１１１は、走査プロトコル２１２１に基づく光スキャナ４４の制御と連係して光源ユニット１０１の制御を更に実行してもよい。走査制御部２１１１は、プロセッサを含むハードウェアと、走査プロトコル２１２１を含む走査制御ソフトウェアとの協働によって実現される。
〈画像構築部２２０〉
画像構築部２２０は、プロセッサを含み、データ収集システム１３０から入力された信号（サンプリングデータ）に基づいて、各種のＯＣＴ画像データを構築する。典型的なＯＣＴ画像データ構築は、従来のフーリエドメインＯＣＴ（スウェプトソースＯＣＴ）と同様に、ノイズ除去（ノイズ低減）、フィルタリング、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）などを含む。他のタイプのＯＣＴ手法が採用される場合、画像構築部２２０は、そのタイプに応じた公知の処理を実行することによってＯＣＴ画像データを構築する。これにより、複数のＡスキャン画像データが得られる。これらＡスキャン画像データには、走査プロトコルに応じた座標が付与される。
前述したように、本実施形態ではリサージュスキャンが眼底Ｅｆに適用される。画像構築部２２０は、リサージュスキャンによる収集とデータ収集システム１３０によるサンプリングとを介して取得されたデータに対し、例えば非特許文献１及び２のそれぞれに開示された画像構築手法及びモーションアーティファクト補正手法を適用することによって３次元画像データを構築する。幾つかの例示的な態様において、画像構築部２２０は、データ処理部２３０とともに３次元画像データ構築を実行するように構成されていてよい。
画像構築部２２０及び／又はデータ処理部２３０は、３次元画像データにレンダリングを適用して表示用画像を形成することができる。適用可能なレンダリング法の例として、ボリュームレンダリング、サーフェスレンダリング、最大値プロジェクション（ＭＩＰ）、最小値プロジェクション（ＭｉｎＩＰ）、多断面再構成（ＭＰＲ）などがある。
画像構築部２２０及び／又はデータ処理部２３０は、３次元画像データに基づいてＯＣＴ正面画像（enface OCT image）を構築することが可能である。例えば、画像構築部２２０及び／又はデータ処理部２３０は、３次元画像データをｚ方向（Ａライン方向、深さ方向）に投影することでプロジェクションデータを構築することができる。また、画像構築部２２０及び／又はデータ処理部２３０は、３次元画像データの一部である部分的３次元画像データをｚ方向に投影することでシャドウグラムを構築することができる。この部分的３次元画像データは、例えば、セグメンテーションを利用して設定される。セグメンテーションは、画像中の部分領域を特定する処理である。本例では、眼底Ｅｆの所定組織に相当する画像領域を特定するためにセグメンテーションを行うことができる。
眼科装置１は、ＯＣＴ血管造影（OCT-Angiography）を実施可能であってよい。ＯＣＴ血管造影は、血管が強調された画像を構築するイメージング技術である（例えば、非特許文献２、特表２０１５－５１５８９４号公報などを参照）。一般に、眼底組織（構造）は時間的に変化しないが、血管内部の血流部分は時間的に変化する。ＯＣＴ血管造影では、このような時間的変化が存在する部分（血流信号）を強調して画像を生成する。なお、ＯＣＴ血管造影は、ＯＣＴモーションコントラスト撮影（motion contrast imaging）などとも呼ばれる。また、ＯＣＴ血管造影により取得される画像は、血管造影画像、アンジオグラム（angiogram）、モーションコントラスト画像などと呼ばれる。
ＯＣＴ血管造影が実施される場合、眼科装置１は、眼底Ｅｆの同じ領域を所定回数だけ繰り返しスキャンする。例えば、眼科装置１は、前述した走査制御（リサージュスキャンの繰り返し制御）を所定回数だけ繰り返し実施する。それにより、リサージュスキャンの適用領域に対応する複数の３次元データ（３次元データセット）がデータ収集システム１３０によって収集される。画像構築部２２０及び／又はデータ処理部２３０は、この３次元データセットからモーションコントラスト画像を構築することができる。このモーションコントラスト画像は、眼底Ｅｆの血流に起因する干渉信号の時間的変化が強調された血管造影画像である。この血管造影画像は、眼底Ｅｆの血管の３次元的な分布を表現した３次元血管造影画像データである。
画像構築部２２０及び／又はデータ処理部２３０は、この３次元血管造影画像データから、任意の２次元血管造影画像データ及び／又は任意の擬似的３次元血管造影画像データを構築することが可能である。例えば、画像構築部２２０は、３次元血管造影画像データに多断面再構成を適用することにより、眼底Ｅｆの任意の断面を表す２次元血管造影画像データを構築することができる。また、画像構築部２２０は、３次元血管造影画像データにプロジェクション画像化又はシャドウグラム化を適用することにより、眼底Ｅｆの正面血管造影画像データを構築することができる。
本実施形態の画像構築部２２０は、データ収集システム１３０により収集されたデータに複数の異なる画像化処理を適用することで、複数の異なる種類の画像を構築する。これら複数種類の画像は、レジストレーション（すなわちモーションアーティファクト補正）に用いられる。なお、従来のモーションアーティファクト補正技術では単一種類の画像を用いていたため、補正精度に向上の余地があった。本実施形態は、複数種類の画像を用いることによって補正精度の向上を図るものである。
このような処理を実行するための画像構築部２２０の構成の一例を図４Ｂに示す。本例の画像構築部２２０は、画像化処理部２２１と、プロジェクション処理部２２２と、ラテラルシフト量算出部２２３と、アキシャルシフト量算出部２２４と、補正部２２５とを含む。なお、特に言及しない限り、本例は、非特許文献１又は２に記載された技術に従う。
〈画像化処理部２２１〉
画像化処理部２２１は、被検眼Ｅの３次元領域に対するリサージュスキャンで収集されたデータに複数の異なる画像化処理を適用して複数の３次元画像データを構築するように構成されている。
典型的には、画像化処理部２２１は、少なくとも高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を適用して３次元画像データ（ボリューム）を構築するように構成される。また、画像化処理部２２１は、高速フーリエ変換の前及び／又は後に所定の処理（前処理及び／又は後処理）を実行するように構成されていてもよい。
画像化処理部２２１により構築される３次元画像データの種類は任意であってよい。その幾つかの例として、ＯＣＴ強度画像データ、ＯＣＴ血管造影画像データ、ＯＣＴ強度画像データとＯＣＴ血管造影画像データとに基づく合成画像データ、及び、ＯＣＴ偏光画像データがある。
ＯＣＴ強度画像データは、例えば非特許文献１に記載された手法で構築された、リサージュ座標系（例えば、前述したαβγ座標系）で定義された３次元画像データである。ＯＣＴ強度画像データは、被検眼Ｅの３次元的な構造を可視化した画像データである。
ＯＣＴ血管造影画像データは、例えば非特許文献２に記載された手法で構築された、リサージュ座標系（例えばαβγ座標系）で定義された３次元画像データである。ＯＣＴ血管造影画像データは、被検眼Ｅ（眼底Ｅｆ）における血流の３次元的な分布を可視化した画像データである。
ＯＣＴ強度画像データとＯＣＴ血管造影画像データとに基づく合成画像データは、ＯＣＴ強度画像データの少なくとも一部又はそれを処理して構築された画像データとＯＣＴ血管造影画像データの少なくとも一部又はそれを処理して構築された画像データとに対して任意の合成処理を適用することにより作成された一つの３次元画像データである。この合成画像データは、被検眼Ｅの構造及び血流を３次元的に可視化した画像データである。
ＯＣＴ偏光画像データは、偏光ＯＣＴ（偏光感受型ＯＣＴ）と呼ばれるモダリティが採用された場合に取得される３次元画像データである。ＯＣＴ偏光画像データは、被検眼Ｅ（眼底Ｅｆ）の組織のメラニンの３次元的な分布を可視化した画像データである。偏光ＯＣＴは、偏光を利用することによってサンプルの複屈折による偏光依存性（偏光情報）を検出するモダリティである。偏光ＯＣＴについては、例えば、特開２００４－２８９７０号公報、特開２００７－２９８４６１号公報、特開２０１５－２３０２９７号公報などに開示されている。これらの文献にも記載されているように、偏光ＯＣＴを実施可能な走査型イメージング装置は、眼科装置１と同様のＯＣＴ干渉光学系を有するが、典型的には、偏光を制御するための各種の要素（例えば、偏波コントローラ、偏光変調器、電気光学変調器）と、干渉光（干渉信号）を２つの偏光成分に分割する偏光ビームスプリッタと、これら偏光成分をそれぞれ検出する２つの光検出器とを備えている（図示は省略する）。
画像化処理部２２１により構築される３次元画像データの種類は、以上に説明した例示に限定されない。例えば、所望の種類の３次元ＯＣＴ画像データを取得するために、特開２０１４－２２８４７３号公報に記載されたジョーンズマトリックスＯＣＴシステム、特開２０１９－５４９９３号公報に記載されたＯＣＴ血流計測装置、及び、他のＯＣＴモダリティのいずれかを用いることが可能である。
〈プロジェクション処理部２２２〉
プロジェクション処理部２２２は、画像化処理部２２１により構築された複数の３次元画像データのそれぞれに対し、深さ方向（Ａライン方向、軸方向、アキシャル方向、γ方向、ｚ方向）のプロジェクションを適用するように構成されている。それにより、画像化処理部２２１により構築された各３次元画像データから正面画像データが構築される。プロジェクション処理部２２２は、一つの３次元画像データから少なくとも一種類の正面画像データを構築することができる。
画像化処理部２２１によりＯＣＴ強度画像データが得られた場合、プロジェクション処理部２２２は、例えば、対数スケール線形プロジェクション（Log-scaled linear projection）、対数スケールプロジェクション（Log-scale projection）、最大値プロジェクション（Maximum intensity projection）など、任意の種類のプロジェクション処理をＯＣＴ強度画像データに適用することができる。ここで、対数スケール線形プロジェクションは、線形スケール（Linear scale）で画素値（強度）をＡライン方向（深さ方向）に加算し、その和の対数を求めるプロジェクション手法であり、Ａライン方向における強度の加算と考えることができる。対数スケールプロジェクションは、画素値の対数を求めてからＡライン方向に加算するプロジェクション手法であり、実質的には強度の乗算と考えることができる。最大値プロジェクションは、各Ａライン上の画素の値のうち最大値を選択するプロジェクション手法である。なお、ここに挙げたＯＣＴ強度画像データのプロジェクション手法は単なる例示であり、これらに限定されない。
画像化処理部２２１によりＯＣＴ血管造影画像データが構築された場合、プロジェクション処理部２２２は、例えば、ＯＣＴ血管造影画像データ全体をＡライン方向にプロジェクションすることや、ＯＣＴ血管造影画像データの一部のみをＡライン方向にプロジェクションすることが可能である。前者の例として、非特許文献２の図５に示された全深度正面ＯＣＴ血管造影画像（whole depth en face OCT-A image）がある。また、後者の例として、Yin, X.; Chao, J. R.; Wang, R. K., “User-guided segmentation for volumetric retinal optical coherence tomography images”, J. Biomed. Opt 19, 086020 (2014)の図９に示された、３つの異なる層（NFL、IPL/INL、OPL）における血管網の画像がある。これらは、セグメンテーションにより抽出されたスラブ（slab）のプロジェクションであり、前述したシャドウグラムに相当する。なお、ここに挙げたＯＣＴ血管造影画像データのプロジェクション手法は単なる例示であり、これらに限定されない。
ＯＣＴ強度画像データとＯＣＴ血管造影画像データとに基づく合成画像データが画像化処理部２２１により構築された場合、プロジェクション処理部２２２は、例えば、この合成画像データにプロジェクションを適用して網膜血管強調画像を構築することができる。網膜血管強調画像の例として、Makita, S., et al., “Clinical prototype of pigment and flow imaging optical coherence tomography for posterior eye investigation”, Biomedical Optics Express 9, 4372 (2018)の図１３（ｃ）に示された網膜血管造影画像がある。また、Hong, Y.J., et al, “Simultaneous Investigation of Vascular and Retinal Pigment Epithelial Pathologies of Exudative Macular Diseases by Multifunctional Optical Coherence Tomography”, IOVS August 2014, Vol.55, 5016-5031に記載された”hyperpenetration”を強調した画像を、上記の合成画像データから構築することも可能である。なお、ここに挙げた合成画像データのプロジェクション手法は単なる例示であり、これらに限定されない。
画像化処理部２２１によりＯＣＴ偏光画像データが構築された場合（つまり、３次元偏光情報が取得された場合）、プロジェクション処理部２２２は、このＯＣＴ偏光画像データにプロジェクションを適用することで、例えば、偏光均一性（DOPU）マップ、複屈折マップ、網膜色素上皮感受型コントラスト（RPE-sensitive contrast）マップ、網膜色素上皮***（RPE-elevation）マップなど、任意の２次元画像や任意の２次元マップを構築することが可能である。偏光均一性マップの例として、Miura M., et al.,” Evaluation of intraretinal migration of retinal pigment epithelial cells in age-related macular degeneration using polarimetric imaging”, Sci Rep. 2017;7(1):3150.の図１～図４（ｆ）に記載された画像（最小偏光均一性プロジェクション（minimum DOPU projection））がある。複屈折マップの例として、Sugiyama, S., et al., ”Birefringence imaging of posterior eye by multi-functional Jones matrix optical coherence tomography”, Biomedical Optics Express Vol. 6, Issue 12, pp. 4951-4974 (2015)の図７（ｂ）に示された画像（最大複屈折プロジェクション（maximum birefringence projection））がある。網膜色素上皮感受型コントラストマップの例として、Azuma, S., et al.,” Pixel-wise segmentation of severely pathologic retinal pigment epithelium and choroidal stroma using multi-contrast Jones matrix optical coherence tomography”, Biomedical Optics Express Vol. 9, Issue 7, pp. 2955-2973 (2018)の式（１）に示す値をＡライン方向に加算して得られる画像がある。このマップの構築には、３次元偏光情報に加えて、ＯＣＴ強度画像データ及びＯＣＴ血管造影画像データも用いられている。網膜色素上皮***マップの例として、同文献の図４に示された画像がある。このマップの構築においても、３次元偏光情報に加えて、ＯＣＴ強度画像データ及びＯＣＴ血管造影画像データが用いられている。
以上の例示以外の３次元画像データが画像化処理部２２１によって構築される場合、プロジェクション処理部２２２は、その３次元画像データの種類に応じて決定されたプロジェクション処理を適用可能に構成される。
〈ラテラルシフト量算出部２２３〉
ラテラルシフト量算出部２２３は、プロジェクション処理部２２２により構築された複数の正面画像データに基づいて、深さ方向（γ方向、ｚ方向）に直交する方向におけるデータシフト量を算出するように構成されている。本実施形態では、このデータシフト量をラテラルシフト量と呼ぶ。
深さ方向に直交する方向は、ラテラル（lateral）方向と呼ばれ、αβγ座標系においてγ方向に直交する方向はαβ面内における任意方向（αβ方向）であり、ｘｙｚ座標系においてｚ方向に直交する方向はｘｙ面内における任意方向（ｘｙ方向）である。
例えば、ラテラルシフト量算出部２２３は、複数の正面画像データに基づいて相関係数を算出し、この相関係数に基づいてラテラルシフト量を算出するように構成されてよい。そのために、例示的なラテラルシフト量算出部２２３は、分割部２２３１と、相関係数算出部２２３２と、シフト量算出部２２３３とを含む。
〈分割部２２３１〉
分割部２２３１は、プロジェクション処理部２２２により構築された各正面画像データを複数の部分画像データに分割するように構成されている。各部分画像データは、前述したストリップに相当する。
例えば、分割部２２３１は、非特許文献１に記載された手法を用いて正面画像データを複数のストリップ（ストリップ群）に分割するように構成されている。例えば、分割部２２３１は、正面画像データを解析することによって、この正面画像データを比較的大きな動きが介在しない複数のストリップに分割するように構成される。他の例において、分割部２２３１は、画像化処理部２２１により構築された３次元画像データ（ボリューム）を比較的大きな動きが介在しない複数のサブボリュームに分割する処理と、各サブボリュームに対応する正面画像データの部分を特定することによってこれらサブボリュームに対応するストリップ群を決定する処理とを実行するように構成される。このようにして得られる各ストリップは、リサージュ座標系（例えば、αβ座標系）で定義されている。
リサージュ座標系（前述したαβ座標系）で定義されたストリップの例を図６に示す。符号３００は、上記の３次元画像データ（ボリューム）全体の正面プロジェクション画像を示す。ボリューム全体はαβγ座標系で定義されており、これをγ方向（深さ方向）にプロジェクションして得られる正面プロジェクション画像（正面画像データ）３００はαβ座標系で定義されている。ここで、α軸はサイクルを構成する複数のＡラインの位置を表し、これに直交するβ軸はサイクルの識別番号（スキャン順序）を表す。典型的には、γ方向とｚ方向とはともに、ＯＣＴスキャンのＡラインに沿った方向（測定光ＬＳの進行方向）に一致する。
図６に示す例は、Ｎ個のストリップ３００（０）～３００（Ｎ－１）を示している。ここで、Ｎは２以上の整数であり、典型的には数十～数百である。各ストリップ３００（ｎ）は、ボリューム全体の正面プロジェクション画像３００の部分画像である。
以上のような処理によれば、図７に示すように、プロジェクション処理部２２２により構築された複数の正面画像データ３００－ｍ（ｍ＝１、２、・・・、Ｍ：Ｍは２以上の整数）から複数のストリップ群３１０－ｍが得られる。ストリップ群３１０－ｍは、複数のストリップ３１０－ｍ（１）、３１０－ｍ（２）、・・・、３１０－ｍ（Ｎｍ）からなる。
ここで、Ｍ個のストリップ群３１０－１～３１０－Ｍにそれぞれ含まれるストリップの個数Ｎ１～ＮＭは一般に任意である。しかし、幾つかの例示的な態様において、ストリップ数Ｎ１～ＮＭの少なくとも一部が等しくてよい。典型的な例として、本実施形態では、ストリップ数Ｎ１～ＮＭの全てが等しくてよい。この場合において、Ｍ個の正面画像データ３００－１～３００－Ｍにおける所定のＭ個のストリップ３１０－１（ｎ１）、３１０－２（ｎ２）、・・・、３１０－Ｍ（ｎＭ）が、収集データ（サンプリングデータ、３次元画像データ）の同一の部分データから得られたものであってよい。
換言すると、Ｍ個の正面画像データ３００－１～３００－Ｍのうちの任意のペア（第１正面画像データ３００－ｍ１、第２正面画像データ３００－ｍ２：ｍ１＝１、２、・・・、Ｍ；ｍ２＝１、２、・・・、Ｍ；ｍ１≠ｍ２）が次の２つの条件を満足するように、分割部２２３１はＭ個のストリップ群３１０－１～３１０－Ｍを形成することができる。１つ目の条件は、第１正面画像データ３００－ｍ１から形成された第１ストリップ群３１０－ｍ１に含まれるストリップの個数ｎｍ１が、第２正面画像データ３００－ｍ２から形成された第２ストリップ群３１０－ｍ２に含まれるストリップの個数ｎｍ２に等しいことである（ｎｍ１＝ｎｍ２）。もう１つの条件は、第１ストリップ群３１０－ｍ１に含まれる任意のストリップに対応する収集データ（サンプリングデータ、３次元画像データ）の部分データが、第２ストリップ群３１０－ｍ２に含まれるいずれかのストリップに対応する収集データ（サンプリングデータ、３次元画像データ）の部分データと同一であることである。つまり、収集データ（サンプリングデータ、３次元画像データ）が複数の部分データに分けられており、各部分データからＭ個のストリップ群３１０－１～３１０－Ｍ中のストリップが１つずつ得られていることである。
このような２つの条件が満足される場合、分割部２２３１は、Ｍ個の正面画像データ３００－１～３００－Ｍのうちの１つのみに対して、データ分割（ストリップ形成）のための処理（つまり、非特許文献１に記載された、比較的大きな動きが介在するか否か決定するための解析）を適用すれば十分である。例えば、非特許文献１に記載された手法と同様に、分割部２２３１は、ＯＣＴ強度画像データ（又は、これから得られた正面画像データ）に対して当該解析を適用してストリップ群（基準ストリップ群）を形成する。更に、分割部２２３１は、この基準ストリップ群に基づいて、他の３次元画像データ（例えば、前述したＯＣＴ血管造影画像データ、合成画像データ、ＯＣＴ偏光画像データなど）のストリップ群を形成することができる。このとき、分割部２２３１は、他の３次元画像データを基準ストリップ群と同じ態様で分割する。具体的には、他の３次元画像データから形成されたストリップの個数は、基準ストリップ群のストリップの個数に等しい。加えて、他の３次元画像データの各ストリップについて、そのストリップが表す被検眼Ｅの領域は、基準ストリップ群のいずれかのストリップが表す被検眼Ｅの領域に一致する。このような処理を行うことで、Ｍ個の正面画像データ３００－１～３００－Ｍに対して個別にデータ分割（ストリップ形成）を適用する場合と比較して、処理リソースを節約することができ、処理時間を短縮することができる。
〈相関係数算出部２２３２及びシフト量算出部２２３３〉
相関係数算出部２２３２は、分割部２２３１によって複数の正面画像データ（３００－１～３００－Ｍ）から取得された複数のストリップ群（３１０－１～３１０－Ｍ）に基づいて相関係数を算出するように構成されている。ここで、各ストリップは、リサージュ座標系（例えば、αβ座標系）で定義されている。特に言及しない限り、相関係数算出部２２３２は、非特許文献１に記載された手法に従って相関演算を実行することができる。
例えば、相関係数算出部２２３２は、まず、リサージュ座標系で定義されている各ストリップに座標変換を適用する。この座標変換は、リサージュ座標系（例えば、αβ座標系）から実空間座標系（例えば、ｘｙ座標系）への座標変換であり、非特許文献１に記載されたリマッピング（remapping）に相当する。
画像化処理部２２１により構築された３次元画像データから、実空間座標系で定義されたストリップ群を作成するための処理は、以上に説明した処理に限定されない。例えば、３次元画像データ全体の正面プロジェクション画像を構築し、この正面プロジェクション画像（リサージュ座標系で定義されている）に座標変換を適用し、変換された正面プロジェクション画像（実空間座標系で定義されている）を分割して複数のストリップを構築することができる。
続いて、相関係数算出部２２３２は、座標変換により形成された各ストリップの画素を補間することができる。この画素補間は、座標変換で値が割り当てられなかった画素に対し、その周囲の画素の値から導出された値を付与するデータ処理である。
画素補間は、例えば公知の任意の画素補間演算を含んでいてよい。例えば、相関係数算出部２２３２は、まず、座標変換後のストリップの画素のうち、座標変換前のストリップの画素からの値が付与されていない画素（換言すると、座標変換の値域に含まれない画素）を特定する。これにより特定された画素が、補間の対象となる。次に、相関係数算出部２２３２は、補間対象画素の所定近傍領域内の画素のうち、座標変換前のストリップの画素からの値が付与された画素（換言すると、座標変換の値域に含まれる画素）を特定し、これらの画素の値から補間対象画素の値を算出する。
ここで、所定近傍領域は任意であり、その内部の画素の値から補間対象画素の値を算出する演算も任意である。例えば、補間対象画素に隣接する画素（典型的には、補間対象画素の上、下、右、左、右上、右下、左上、左下に位置する８個の画素）のうち座標変換の値域に含まれる画素の値の平均を算出し、この平均値を補間対象画素の値とすることができる。
このようにして、画素補間がなされた、実空間座標系（例えば、ｘｙ座標系）で定義された複数のストリップが得られる。相関係数算出部２２３２は、得られた複数のストリップに基づいて、非特許文献１に記載された相関演算を実行する。
リサージュスキャンの特性として、１つの正面画像データのストリップ群に含まれる任意の２つのストリップは、オーバーラップ領域を有する。非特許文献１に記載された手法と同様に、相関係数算出部２２３２は、ストリップ間のオーバーラップを利用してストリップ間の相関演算を実行する。
非特許文献１に記載された手法では、まず、ストリップ群を大きさ（面積等）に応じて順序付け、この順序に従って、一連の処理（相関演算、ラテラルシフト量算出、レジストレーション、及びマージ処理）を繰り返し実行している。この相関演算では、非特許文献１の式（１８）に示された相関係数ρ(r’)が算出される（次式を参照）。
Figure 0007355331000001
このように、従来の技術では、単一の正面画像データから得られたストリップ群を用いてストリップ間の相関演算が行われるが、本実施形態では、複数の正面画像データから得られた複数のストリップ群を用いてストリップ間の相関演算が行われる。前述したように、幾つかの例示的な態様において、分割部２２３１は、上記の２つの条件を満足するように複数のストリップ群を形成することができる。
この場合、前述した収集データ（サンプリングデータ、３次元画像データ）の複数の部分データの任意のペア（第１部分データ、第２部分データ）について、相関係数算出部２２３２は、まず、第１部分データに対応する複数のストリップを、複数の正面画像データから形成された複数のストリップ群のうちから選択する。具体的には、相関係数算出部２２３２は、第１部分データに対応するストリップを、複数の正面画像データから形成された複数のストリップ群から１つずつ選択する。更に、相関係数算出部２２３２は、選択された複数のストリップのうちの少なくとも２つのストリップを含む第１群を設定する。同様に、相関係数算出部２２３２は、第２部分データに対応するストリップを複数のストリップ群から１つずつ選択し、選択された複数のストリップのうちの少なくとも２つのストリップを含む第２群を設定する。そして、相関係数算出部２２３２は、設定された第１群及び第２群に基づいて、第１部分データと第２部分データとに対応する相関係数を算出する。
このような相関係数は、複数の正面画像データから得られた複数のストリップ群に基づき算出されたものであり、したがって、複数の異なる種類の画像の情報を考慮したものである。相関係数は例えば次式を用いて算出される。
Figure 0007355331000002
ここで、和の添字（インデックス）ｉは、複数の異なる種類の正面画像データにわたり、ｆｉ及びｇｉは、同一種類の正面画像に基づく２つのストリップ（マスク画像に合成された画像）を示す。例えば、上記の第１群及び第２群が考慮される場合、ｆｉ及びｇｉはそれぞれ第１群及び第２群に属する。また、ｒ＝（ｘ、ｙ）は実空間座標系（ｘｙ座標系）で表現される位置を示し、σｆｇ ２はｆ（ｒ）とｇ（ｒ＋ｒ´）とのオーバーラップ領域における共分散であり、σｆ ２及びσｇ ２はそれぞれ当該オーバーラップ領域におけるｆ（ｒ）及びｇ（ｒ＋ｒ´）の分散である。ここで、ｆｉとｇｉとのペアに対する演算は従来の手法に従うが、複数の異なる種類の正面画像データについてそれぞれ得られた共分散及び分散を組み合わせる点が従来の手法と異なっている。
このようにして第１群及び第２群から得られた相関係数は、前述した第１部分データと第２部分データとの間のラテラルシフト量を反映している。シフト量算出部２２３３は、相関係数のピークを検出することにより、第１部分データと第２部分データとに対応するラテラルシフト量を算出することができる。
相関係数算出部２２３２及びシフト量算出部２２３３は、例えば、前述した収集データ（サンプリングデータ、３次元画像データ）の複数の部分データの様々なペアに対して以上の処理を適用することにより、複数の部分データの全てについて（つまり、収集データ（サンプリングデータ、３次元画像データ）の全体について）、ラテラルシフト量が得られる。
このような処理は、非特許文献１の「rough lateral motion correction」に相当する。更に、ラテラルシフト量算出部２２３は、スロードリフト（slow drift）やトレモア（tremor）等の眼球運動に起因するラテラル方向の小さなモーションアーティファクトを除去するために、非特許文献１の「fine lateral motion correction」の処理を実行するように構成されてよい。「fine lateral motion correction」についても、複数の正面画像データに基づく複数のストリップ群を用いて精度の向上を図ることが可能である。
〈アキシャルシフト量算出部２２４〉
アキシャルシフト量算出部２２４は、画像化処理部２２１により構築された複数の３次元画像データのいずれか１以上に基づいて、深さ方向（ｚ方向、アキシャル方向）におけるデータシフト量（アキシャルシフト量）を算出するように構成されている。
例えば、アキシャルシフト量算出部２２４は、非特許文献１の「rough axial motion correction」の処理、及び「fine axial motion correction」の処理のいずれか一方又は双方を実行するように構成される。前者は、上記の「rough lateral motion correction」と同様の処理を、画像化処理部２２１により構築された３次元画像データ（ボリューム）の複数のサブボリュームに対して適用するものである。後者は、各々のサイクルにはモーションアーティファクトが介在しないとの前提の下に、前者と同様の処理をサイクル間に適用するものである。なお、アキシャルシフト量を算出する処理はこれらに限定されず、例えば、ｚ方向を１つの次元とする任意の画像データを利用することができる。
ラテラルシフト量の算出と同様に、アキシャルシフト量の算出においても、複数の３次元画像データを用いて精度の向上を図ることが可能である。例えば、画像化処理部２２１により構築された複数の異なる種類の３次元画像データ（例えば、ＯＣＴ強度画像データ、ＯＣＴ血管造影画像データ、合成画像データ、及びＯＣＴ偏光画像データのうちのいずれか２つ以上）を用いて、「rough axial motion correction」の処理、及び「fine axial motion correction」の処理のいずれか一方又は双方を実行することが可能である。
〈補正部２２５〉
本実施形態では、ラテラルシフト量算出部２２３により算出されたラテラルシフト量と、アキシャルシフト量算出部２２４により算出されたアキシャルシフト量とが、補正部２２５に入力される。補正部２２５は、これらシフト量にに基づいて、リサージュスキャンで収集されたデータに基づく画像データのモーションアーティファクト補正を実行する。
ここで、モーションアーティファクト補正が適用される画像データは、リサージュスキャンで収集されたデータに基づく任意の画像データであってよく、例えば、画像化処理部２２１により構築された上記複数の３次元画像データのいずれか、又は、プロジェクション処理部２２２により構築された上記複数の正面画像データのいずれかであってよい。また、モーションアーティファクト補正が適用される画像データは、上記複数の３次元画像データとは別途に画像化処理部２２１により構築された３次元画像データ、又は、上記複数の正面画像データとは別途にプロジェクション処理部２２２により構築された正面画像データであってもよい。また、モーションアーティファクト補正が適用される画像データは、画像化処理部２２１により構築された任意の３次元画像データを処理して得られた画像データ、又は、プロジェクション処理部２２２により構築された任意の正面画像データを処理して得られた画像データであってもよい。
ここまでの処理で利用された画像データにモーションアーティファクト補正を適用する場合、補正部２２５は、例えば、分割部２２３１により実行されたデータ分割（ストリップ形成）に応じた当該画像データの複数の部分画像データに対して、ラテラルシフト量及びアキシャルシフト量に基づくレジストレーションを適用することができる。それにより、複数の部分画像データの相対位置が調整され、当該画像データのモーションアーティファクトが低減又は除去される。
ここまでの処理で利用されていない画像データにモーションアーティファクト補正を適用する場合、補正部２２５は、例えば、分割部２２３１により実行されたデータ分割（ストリップ形成）に従って当該画像データを複数の部分画像データに分割し、これらの部分画像データに対してラテラルシフト量及びアキシャルシフト量に基づくレジストレーションを適用することができる。
画像構築部２２０は、プロセッサを含むハードウェアと、画像構築ソフトウェアとの協働によって実現される。
〈データ処理部２３０〉
データ処理部２３０は、プロセッサを含み、被検眼Ｅの画像に対して各種のデータ処理を適用する。例えば、データ処理部２３０は、プロセッサを含むハードウェアと、データ処理ソフトウェアとの協働によって実現される。
データ処理部２３０は、被検眼Ｅについて取得された２つの画像の間のレジストレーションを行うように構成されてよい。例えば、データ処理部２３０は、ＯＣＴで取得された３次元画像データ（例えば、リサージュスキャンで得られた３次元画像データ）と、眼底カメラユニット２により取得された正面画像との間のレジストレーションを行うように構成されてよい。また、データ処理部２３０は、ＯＣＴで取得された２つのＯＣＴ画像の間のレジストレーションを行うように構成されてよい。また、ＯＣＴ画像の解析結果や、正面画像の解析結果に対してレジストレーションを適用するように構成されてもよい。これらのレジストレーションは、公知の手法によって実行可能であり、例えば特徴点抽出とアフィン変換とを含む。
〈ユーザーインターフェイス２４０〉
ユーザーインターフェイス２４０は表示部２４１と操作部２４２とを含む。表示部２４１は表示装置３を含む。操作部２４２は各種の操作デバイスや入力デバイスを含む。ユーザーインターフェイス２４０は、例えばタッチパネルのような表示機能と操作機能とが一体となったデバイスを含んでいてもよい。ユーザーインターフェイス２４０の少なくとも一部を含まない実施形態を構築することも可能である。例えば、表示デバイスは、眼科装置１に接続された外部装置であってよい。
〈動作〉
眼科装置１の動作について説明する。眼科装置１の動作の例を図８に示す。なお、患者ＩＤの入力、走査モードの設定（リサージュスキャンの指定）、固視標の提示、アライメント、フォーカス調整、ＯＣＴ光路長調整など、従来と同様の準備的な処理は、既になされたものとする。
（Ｓ１：リサージュスキャンでＯＣＴ干渉信号を収集する）
所定の走査開始トリガー信号を受けて、走査制御部２１１１は、被検眼Ｅ（眼底Ｅｆ）に対するＯＣＴスキャン（リサージュスキャン）の適用を開始する。
走査開始トリガー信号は、例えば、所定の準備動作（アライメント、フォーカス調整、ＯＣＴ光路長調整など）が完了したことに対応して、又は、操作部２４２を用いて走査開始指示操作が行われたことに対応して生成される。
走査制御部２１１１は、走査プロトコル２１２１（リサージュスキャンに対応したプロトコル）に基づいて光スキャナ４４及びＯＣＴユニット１００などを制御することによってリサージュスキャンを被検眼Ｅに適用する。このリサージュスキャンにより、３次元データとしてのＯＣＴ干渉信号が収集される。収集された３次元データは画像構築部２２０に送られる。
（Ｓ２：複数種類の３次元画像データを構築する）
画像構築部２２０の画像化処理部２２１は、ステップＳ１で収集された３次元データに複数の異なる画像化処理を適用する。それにより、複数種類の３次元画像データが得られる。異なる種類の画像化処理により、異なる情報を含む３次元画像データが得られる。
本実施形態の典型的な例において、画像化処理部２２１は、ＯＣＴ強度画像データ及びＯＣＴ血管造影画像データを構築するように構成されてよい。しかし、前述したように、画像化処理部２２１は、ＯＣＴ強度画像データとＯＣＴ血管造影画像データとの合成画像データを構築することができる。また、眼科装置１が偏光ＯＣＴ機能を有する場合、画像化処理部２２１は、ＯＣＴ偏光画像データを構築することができる。
構築された複数種類の３次元画像データは、プロジェクション処理部２２２に送られる。また、構築された複数種類の３次元画像データのいずれかが、アキシャルシフト量算出部２２４に送られる。
（Ｓ３：複数種類の正面画像データを構築する）
プロジェクション処理部２２２は、ステップＳ２で構築された複数種類の３次元画像データに対して深さ方向（アキシャル方向）のプロジェクションを適用することにより、複数種類の正面画像データを構築する。異なる種類の正面画像データは、異なる情報を含んでいる。
本実施形態の典型的な例において、プロジェクション処理部２２２は、ＯＣＴ強度画像データから１種類以上の正面強度画像データを構築し、且つ、ＯＣＴ血管造影画像データから１種類以上の正面血管造影画像データを構築するように構成されてよい。なお、ＯＣＴ強度画像データとＯＣＴ血管造影画像データとの合成画像データが構築された場合には、この合成画像データから１種類以上の正面合成画像データを構築することができる。また、ＯＣＴ偏光画像データが構築された場合には、このＯＣＴ偏光画像データから１種類以上の正面偏光画像データを構築することができる。構築された複数種類の正面画像データは、ラテラルシフト量算出部２２３に送られる。
（Ｓ４：ラテラルシフト量を算出する）
ラテラルシフト量算出部２２３は、ステップＳ３で構築された複数種類の正面画像データに基づいて、アキシャル方向に直交するラテラル方向におけるデータシフト量（ラテラルシフト量）を算出する。
本実施形態の典型的な例において、ラテラルシフト量算出部２２３は、１種類以上の正面強度画像データ及び１種類以上の正面血管造影画像データに基づいてラテラルシフト量を算出するように構成されてよい。なお、１種類以上の正面合成画像データが構築された場合には、この１種類以上の正面合成画像データを含む複数種類の正面画像データに基づいてラテラルシフト量を算出することができる。また、１種類以上の正面偏光画像データが構築された場合には、この１種類以上の正面偏光画像データを含む複数種類の正面画像データに基づいてラテラルシフト量を算出することができる。
本実施形態では、ラテラルシフト量算出部２２３は、分割部２２３１によって複数の正面画像データのそれぞれを部分画像データ群（ストリップ群）に分割して複数のストリップ群を形成し、相関係数算出部２２３２により複数のストリップ群から相関係数を算出し、シフト量算出部２２３３により相関係数からラテラルシフト量を算出する。ここで、例えば、各相関係数は、２つのストリップの間の偏位量を反映している。算出されたラテラルシフト量の情報は、補正部２２５に送られる。
（Ｓ５：アキシャルシフト量を算出する）
アキシャルシフト量算出部２２４は、ステップＳ２で構築された複数の３次元画像データのいずれか１以上に基づいて、アキシャル方向におけるデータシフト量（アキシャルシフト量）を算出する。ここで、アキシャルシフト量を算出する処理の精度向上のために、２種類以上の３次元画像データを用いてもよい。
本実施形態の典型的な例において、アキシャルシフト量算出部２２４は、ＯＣＴ強度画像データ及びＯＣＴ血管造影画像データのいずれか一方又は双方に基づいてアキシャルシフト量を算出するように構成されてよい。なお、合成画像データが構築された場合には、この合成画像データを含む１以上の３次元画像データに基づいてアキシャルシフト量を算出することができる。また、ＯＣＴ偏光画像データが構築された場合には、このＯＣＴ偏光画像データを含む１以上の３次元画像データに基づいてアキシャルシフト量を算出することができる。算出されたアキシャルシフト量の情報は、補正部２２５に送られる。
（Ｓ６：モーションアーティファクト補正を行う）
ステップＳ１で収集された３次元データに基づき構築された画像データについて、補正部２２５は、ステップＳ４で算出されたラテラルシフト量に基づいてラテラル方向のモーションアーティファクト補正を行い、且つ、ステップＳ５で算出されたアキシャルシフト量に基づいてアキシャル方向のモーションアーティファクト補正を行う。
これらのモーションアーティファクト補正が適用される画像データは、例えば、ステップＳ２で構築された複数種類の３次元画像データのいずれか、及び／又は、ステップＳ３で構築された複数種類の正面画像データのいずれかであってよい。
（Ｓ７：補正された画像データを表示・保存する）
主制御部２１１は、ステップＳ６で補正された画像データに基づく画像を表示部２４１（及び／又は、他の表示装置）に表示させることができる。また、ステップＳ６で補正された画像データのレンダリング画像が画像構築部２２０又はデータ処理部２３０により作成された場合、主制御部２１１は、このレンダリング画像を表示部２４１（及び／又は、他の表示装置）に表示させることができる。
また、主制御部２１１は、ステップＳ６で補正された画像データを記憶部２１２（及び／又は、他の記憶装置）に格納することができる（エンド）。
〈作用、効果等〉
例示的な実施形態の幾つかの特徴について説明し、それらにより奏される幾つかの作用及び幾つかの効果について説明する。
上記の例示的な実施形態に係る眼科装置１は、走査型イメージング装置の幾つかの態様を提供する。それに加えて、上記の例示的な実施形態に係る眼科装置１は、走査型イメージング装置を制御する方法の幾つかの態様、画像処理装置の幾つかの態様、画像処理装置を制御する方法の幾つかの態様、画像処理方法の幾つかの態様、及び、走査型イメージング方法の幾つかの態様を提供する。
さて、例示的な実施形態に係る走査型イメージング装置（眼科装置１）は、走査部と、画像化処理部（２２１）と、プロジェクション処理部（２２２）と、第１データシフト量算出部（ラテラルシフト量算出部２２３）と、補正部（２２５）とを含む。
走査部は、サンプル（被検眼Ｅ、眼底Ｅｆ）に走査を適用してデータを収集するように構成されている。この走査は、一連のサイクルを含む２次元パターンに従って実行される。
幾つかの例示的な態様において、サンプルに適用される走査の２次元パターンに含まれる一連のサイクルは互いに交差していてよい。
幾つかの例示的な態様において、サンプルに適用される走査は、リサージュ関数に基づき予め設定された走査プロトコルに基づき実行されてよい。このような走査の一例が、上記の例示的な実施形態におけるリサージュスキャンである。
幾つかの例示的な態様において、走査部は、互いに異なる第１方向（ｘ方向）及び第２方向（ｙ方向）に光を偏向可能な偏向器（光スキャナ４４）を含み、第１方向に沿った偏向方向の変化を第１周期で繰り返しつつ第２方向に沿った偏向方向の変化を第１周期と異なる第２周期で繰り返すことによって、２次元パターンに従う走査をサンプルに適用するように構成されていてよい。ここで、偏向器は、リサージュ関数に基づき予め設定された走査プロトコルに基づき制御される。
上記の例示的な実施形態において、走査部は、ＯＣＴユニット１００と、測定アームを構成する眼底カメラユニット２内の要素（リトロリフレクタ４１、ＯＣＴ合焦レンズ４３、光スキャナ４４、対物レンズ２２等）とを含み、被検眼ＥにＯＣＴスキャンを適用してＯＣＴデータを収集する。
画像化処理部（２２１）は、走査部により収集されたデータに複数の異なる画像化処理を適用することによって複数の３次元画像データを構築するように構成されている。
幾つかの例示的な態様において、走査部がＯＣＴスキャンをサンプルに適用する場合、画像化処理部（２２１）により構築される複数の３次元画像データは、ＯＣＴ強度画像データ、ＯＣＴ血管造影画像データ、ＯＣＴ強度画像データとＯＣＴ血管造影画像データとに基づく合成画像データ、及び、ＯＣＴ偏光画像データのいずれかを含んでいてよい。
プロジェクション処理部（２２２）は、画像化処理部（２２１）により構築された複数の３次元画像データのそれぞれに深さ方向のプロジェクションを適用することによって複数の正面画像データを構築するように構成されている。
第１データシフト量算出部（ラテラルシフト量算出部２２３）は、プロジェクション処理部（２２２）により構築された複数の正面画像データに基づいて、深さ方向に直交する方向におけるデータシフト量（ラテラルシフト量）を算出するように構成されている。
補正部（２２５）は、第１データシフト量算出部（ラテラルシフト量算出部２２３）により算出されたデータシフト量に基づいて、走査部により収集されたデータに基づく画像データのモーションアーティファクト補正を実行するように構成されている。
このような例示的な実施形態に係る走査型イメージング装置によれば、複数種類の画像化処理で得られた複数の画像データを用いてモーションアーティファクト補正を行うように構成されているので、単一種類の画像化処理で得られた画像データを用いる従来の手法よりも高い精度でモーションアーティファクト補正を行うことが可能である。
本発明者は、従来のモーションアーティファクト補正手法が或る一種類の情報（例えば強度情報）のみを参照していることに着目し、複数種類の情報（例えば、強度情報、血流情報、偏光情報など）を総合的に参照することで補正精度を向上させられることを見いだした。この技術思想を実装するために上記の例示的な実施形態や幾つかの例示的な態様に想到した。
幾つかの例示的な態様において、第１データシフト量算出部（ラテラルシフト量算出部２２３）は、プロジェクション処理部（２２２）により構築された複数の正面画像データに基づいて相関係数を算出し、この相関係数に基づいてデータシフト量（ラテラルシフト量）を算出するように構成されていてよい。このような構成によって、非特許文献１等に開示された手法を、複数種類の画像データを用いる手法に拡張することができる。
更に、幾つかの例示的な態様において、第１データシフト量算出部（ラテラルシフト量算出部２２３）は、分割部（２２３１）と、相関係数算出部（２２３２）とを含んでいてよい。分割部（２２３１）は、プロジェクション処理部（２２２）により構築された複数の正面画像データのそれぞれを部分画像データ群（ストリップ群）に分割するように構成されている。相関係数算出部（２２３２）は、分割部（２２３１）によって複数の正面画像データから取得された複数の部分画像データ群（複数のストリップ群）に基づいて相関係数を算出するように構成されている。なお、上記の例示的な実施形態では、ソフト量算出部２２３３が、相関係数算出部２２３２により算出された相関係数に基づいてデータシフト量（ラテラルシフト量）を算出している。このような構成によって、非特許文献１等に開示された手法を、複数種類の画像データを用いる手法に拡張することができる。
更に、幾つかの例示的な態様は、次のように構成されていてよい。プロジェクション処理部（２２２）により構築された複数の正面画像データのうちの任意の２つ（第１正面画像データ、第２正面画像データ）を考慮する。
まず、第１正面画像データの第１部分画像データ群（第１ストリップ群）に含まれる部分画像データ（ストリップ）の個数は、第２正面画像データの第２部分画像データ群（第２ストリップ群）に含まれる部分画像データ（ストリップ）の個数に等しい。つまり、複数の正面画像データから、等しい個数のストリップを含む複数のストリップ群が形成される。
更に、第１部分画像データ群（第１ストリップ群）に含まれる任意の部分画像データ（ストリップ）について、その部分画像データ（ストリップ）に対応する、走査部により収集されたデータの部分データ（第１部分データ）は、第２部分画像データ群（第２ストリップ群）に含まれるいずれかの部分画像データ（ストリップ）に対応する当該データの部分データ（第２部分データ）と同じである。つまり、走査部により収集されたデータを複数の部分データに分割したと仮定すると、各部分データに対応する部分画像データ（その部分データが収集された領域を表現したストリップ）が、複数の正面画像データのそれぞれから１つずつ得られる。
このような例示的な態様によれば、複数の正面画像データからの複数の部分画像データ群の間に、サンプルのデータ収集領域を基準として、一対一の対応関係を設定することができる。よって、サンプルの第１領域に対応する部分画像データを複数の部分画像データから１つずつ選択することによって、第１領域に対応する複数の部分画像データを設定することができる。同様に、サンプルの第２領域に対応する部分画像データを複数の部分画像データから１つずつ選択することによって、第２領域に対応する複数の部分画像データを設定することができる。そして、第１領域から収集されたデータ（第１部分データ）と第２領域から収集されたデータ（第２部分データ）との間のモーションアーティファクトが、第１領域に対応する複数の部分画像データと、第２領域に対応する複数の部分画像データとに基づいて補正される。
これに対し、例えば非特許文献１に記載された従来の手法では、第１領域から収集されたデータ（第１部分データ）と第２領域から収集されたデータ（第２部分データ）との間のモーションアーティファクトは、第１領域に対応する単一の部分画像データと、第２領域に対応する単一の部分画像データとに基づいて補正される。本態様の手法によれば、このような従来の手法よりも高い精度で相関演算を行うことができ、したがって、モーションアーティファクト補正の精度向上を図ることが可能である。
幾つかの例示的な態様において、相関係数算出部（２２３２）は、走査部により収集されたデータの第１部分データに対応する複数の正面画像データの複数の部分画像データの少なくとも２つを含む第１群と、第２部分データに対応する複数の正面画像データの複数の部分画像データの少なくとも２つを含む第２群とに基づいて、第１部分データと第２部分データとに対応する相関係数を算出するように構成されてよい。
すなわち、第１群は、サンプルの第１領域から収集された第１部分データに対応する２以上の部分画像データ（ストリップ）からなる。また、第２群は、サンプルの第２領域から収集された第２部分データに対応する２以上の部分画像データ（ストリップ）からなる。相関係数算出部（２２３２）は、このような第１群及び第２群に基づいて、第１部分データと第２部分データとの間の相関係数を算出することができる。
更に、第１データシフト量算出部（シフト量算出部２２３３）は、このようにして算出された相関係数に基づいて、第１部分データと第２部分データとに対応するデータシフト量（ラテラルシフト量）を算出するように構成されてよい。このような例示的な態様によれば、従来の手法よりも高い精度で相関係数を算出することができ、したがって、モーションアーティファクト補正の精度向上を図ることが可能である。
幾つかの例示的な態様に係る走査型イメージング装置（眼科装置１）は、第２データシフト量算出部（アキシャルシフト量算出部２２４）を更に含んでいてよい。第２データシフト量算出部（アキシャルシフト量算出部２２４）は、画像化処理部（２２１）により構築された複数の３次元画像データのいずれか１以上に基づいて、深さ方向（アキシャル方向）におけるデータシフト量（アキシャルシフト量）を算出するように構成されている。
更に、補正部（２２５）は、第２データシフト量算出部（アキシャルシフト量算出部２２４）により算出されたデータシフト量（アキシャルシフト量）に基づくモーションアーティファクト補正を、走査部により収集されたデータに基づく画像データに適用するように構成することができる。
このような例示的な態様によれば、ラテラル方向のモーションアーティファクトに加えて、アキシャル方向のモーションアーティファクトも補正することが可能である。
また、画像化処理部（２２１）により構築された複数の３次元画像データのうちの２つ以上の３次元画像データに基づいてアキシャルシフト量の算出を行い、且つ、このアキシャルシフト量に基づいてアキシャル方向のモーションアーティファクト補正を行うことによって、アキシャル方向のモーションアーティファクトを従来よりも高い精度で補正することが可能になる。
上記の例示的な実施形態に係る眼科装置１により提供可能な走査型イメージング装置の制御方法の例示的な態様を説明する。幾つかの例示的な態様において、走査型イメージング装置は、サンプルに走査を適用してデータを収集する走査部と、プロセッサとを含んでおり、これを制御する方法は、以下に説明する工程を含んでいてよい。
まず、走査型イメージング装置の制御方法は、一連のサイクルを含む２次元パターンに従う走査をサンプルに適用してデータを収集するように、走査部を制御する。更に、この制御方法は、プロセッサを、走査部により収集されたデータに複数の異なる画像化処理を適用して複数の３次元画像データを構築し、構築された複数の３次元画像データのそれぞれに深さ方向のプロジェクションを適用して複数の正面画像データを構築し、構築された複数の正面画像データに基づいて深さ方向に直交する方向におけるデータシフト量を算出し、算出されたデータシフト量に基づいて、走査部により収集されたデータに基づく画像データのモーションアーティファクト補正を実行するように制御する。
このような走査型イメージング装置の制御方法によれば、例示的な態様に係る走査型イメージング装置（例えば、眼科装置１）と同様に、モーションアーティファクト補正の精度の向上を図ることが可能である。なお、上記の例示的な実施形態に係る眼科装置１に関して説明された任意の事項を、例示的な態様に係る走査型イメージング装置の制御方法に組み合わせることが可能である。
上記の例示的な実施形態に係る眼科装置１により提供可能な画像処理装置の例示的な態様を説明する。幾つかの例示的な態様において、画像処理装置は、記憶部と、画像化処理部と、プロジェクション処理部と、第１データシフト量算出部と、補正部とを含む。
記憶部は、一連のサイクルを含む２次元パターンに従う走査をサンプルに適用して収集されたデータを記憶するように構成されている。上記の例示的な実施形態において、この記憶部は記憶部２１２に相当する。
画像化処理部は、記憶部に記憶されたデータに複数の異なる画像化処理を適用して複数の３次元画像データを構築するように構成されている。上記の例示的な実施形態において、この画像化処理部は、画像化処理部２２１に相当する。
プロジェクション処理部は、画像化処理部により構築された複数の３次元画像データのそれぞれに深さ方向のプロジェクションを適用して複数の正面画像データを構築するように構成されている。上記の例示的な実施形態において、このプロジェクション処理部は、プロジェクション処理部２２２に相当する。
第１データシフト量算出部は、プロジェクション処理部により構築された複数の正面画像データに基づいて深さ方向に直交する方向におけるデータシフト量を算出するように構成されている。
補正部は、第１データシフト量算出部により算出されたデータシフト量に基づいて、走査により収集されたデータに基づく画像データのモーションアーティファクト補正を実行するように構成されている。
このような画像処理装置によれば、例示的な態様に係る走査型イメージング装置（例えば、眼科装置１）と同様に、モーションアーティファクト補正の精度の向上を図ることが可能である。なお、上記の例示的な実施形態に係る眼科装置１に関して説明された任意の事項を、例示的な態様に係る画像処理装置に組み合わせることが可能である。
上記の例示的な実施形態に係る眼科装置１により提供可能な画像処理装置の制御方法の例示的な態様を説明する。幾つかの例示的な態様において、画像処理装置は、記憶部とプロセッサとを含んでおり、これを制御する方法は、以下に説明する工程を含んでいてよい。
まず、画像処理装置の制御方法は、一連のサイクルを含む２次元パターンに従う走査をサンプルに適用して収集されたデータを記憶部に記憶させる。更に、この制御方法は、プロセッサを、記憶部に記憶されたデータに複数の異なる画像化処理を適用して複数の３次元画像データを構築し、構築された複数の３次元画像データのそれぞれに深さ方向のプロジェクションを適用して複数の正面画像データを構築し、構築された複数の正面画像データに基づいて深さ方向に直交する方向におけるデータシフト量を算出し、算出されたデータシフト量に基づいて、走査部により収集されたデータに基づく画像データのモーションアーティファクト補正を実行するように制御する。
このような画像処理装置の制御方法によれば、例示的な態様に係る走査型イメージング装置（例えば、眼科装置１）と同様に、モーションアーティファクト補正の精度の向上を図ることが可能である。なお、上記の例示的な実施形態に係る眼科装置１に関して説明された任意の事項を、例示的な態様に係る画像処理装置の制御方法に組み合わせることが可能である。
上記の例示的な実施形態に係る眼科装置１により提供可能な走査型イメージング方法の例示的な態様を説明する。幾つかの例示的な態様において、走査型イメージング方法は、以下に説明する工程を含んでいてよい。
まず、走査型イメージング方法は、一連のサイクルを含む２次元パターンに従う走査をサンプルに適用してデータを収集し、収集されたデータに複数の異なる画像化処理を適用して複数の３次元画像データを構築する。更に、走査型イメージング方法は、構築された複数の３次元画像データのそれぞれに深さ方向のプロジェクションを適用して複数の正面画像データを構築し、構築された複数の正面画像データに基づいて深さ方向に直交する方向におけるデータシフト量を算出する。加えて、走査型イメージング方法は、算出されたデータシフト量に基づいて、上記走査により収集されたデータに基づく画像データのモーションアーティファクト補正を実行する。
このような走査型イメージング方法によれば、例示的な態様に係る走査型イメージング装置（例えば、眼科装置１）と同様に、モーションアーティファクト補正の精度の向上を図ることが可能である。なお、上記の例示的な実施形態に係る眼科装置１に関して説明された任意の事項を、例示的な態様に係る走査型イメージング方法に組み合わせることが可能である。
上記の例示的な実施形態に係る眼科装置１により提供可能な画像処理方法の例示的な態様を説明する。幾つかの例示的な態様において、画像処理方法は、以下に説明する工程を含んでいてよい。
まず、画像処理方法は、一連のサイクルを含む２次元パターンに従う走査をサンプルに適用して収集されたデータを準備する。例えば、通信回線や記録媒体を介してサンプルのデータが受け付けられる。或いは、サンプルに走査を適用してデータが収集される。
更に、画像処理方法は、準備されたデータに複数の異なる画像化処理を適用して複数の３次元画像データを構築し、構築された複数の３次元画像データのそれぞれに深さ方向のプロジェクションを適用して複数の正面画像データを構築する。更に、画像処理方法は、構築された複数の正面画像データに基づいて深さ方向に直交する方向におけるデータシフト量を算出し、算出されたデータシフト量に基づいて、準備されたデータに基づく画像データのモーションアーティファクト補正を実行する。
このような画像処理方法によれば、例示的な態様に係る走査型イメージング装置（例えば、眼科装置１）と同様に、モーションアーティファクト補正の精度の向上を図ることが可能である。なお、上記の例示的な実施形態に係る眼科装置１に関して説明された任意の事項を、例示的な態様に係る画像処理方法に組み合わせることが可能である。
幾つかの例示的な態様において、走査型イメージング装置を制御する方法のいずれかの態様をコンピュータに実行させるプログラム、画像処理装置を制御する方法のいずれかの態様をコンピュータに実行させるプログラム、画像処理方法のいずれかの態様をコンピュータに実行させるプログラム、又は、走査型イメージング方法のいずれかの態様をコンピュータに実行させるプログラムを提供することが可能である。
また、このようなプログラムを記録したコンピュータ可読な非一時的記録媒体を作成することが可能である。この非一時的記録媒体は任意の形態であってよく、その例として、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリなどがある。
上記の例示的な実施形態では、リサージュスキャンが用いられる場合について詳しく説明したが、前述したように、他のスキャンモードを採用することも可能である。例えば、幾つかの例示的な態様において、走査部は、互いに平行な一連のラインスキャンを含むラスターパターンに従うスキャン（ラスタースキャン）をサンプルに適用してデータを収集することが可能である。
この場合、画像化処理部は、ラスタースキャンで収集されたデータに複数の異なる画像化処理を適用することで複数の３次元画像データを構築することができる。プロジェクション処理部は、構築された複数の３次元画像データのそれぞれに深さ方向のプロジェクションを適用することで複数の正面画像データを構築することができる。第１データシフト量算出部は、構築された複数の正面画像データに基づいて、深さ方向に直交する方向におけるデータシフト量を算出することができる。補正部は、算出されたデータシフト量に基づいて、ラスタースキャンで収集された上記データに基づく（任意の）画像データのモーションアーティファクト補正を実行することができる。
このような例示的な態様によれば、ラスタースキャンで収集されたデータに複数種類の画像化処理を適用して得られた複数の画像データを用いてモーションアーティファクト補正を行うように構成されているので、単一種類の画像化処理で得られた画像データを用いる従来の手法よりも高い精度でモーションアーティファクト補正を行うことが可能である。
上記の例示的な実施形態に係る眼科装置１に関して説明された任意の事項を、このような例示的な態様に係る走査型イメージング装置に組み合わせることが可能である。また、ここに説明した例示的な態様に係る走査型イメージング装置は、走査型イメージング装置の幾つかの態様だけでなく、走査型イメージング装置を制御する方法の幾つかの態様、画像処理装置の幾つかの態様、画像処理装置を制御する方法の幾つかの態様、画像処理方法の幾つかの態様、及び、走査型イメージング方法の幾つかの態様を提供するものである。更に、これらの例示的な態様のいずれかに係る方法をコンピュータに実行させるプログラムを構成することが可能であり、このプログラムを記録したコンピュータ可読な非一時的記録媒体を作成することも可能である。
上記の例示的な実施形態及び態様では、リサージュスキャン（又は、他モードのスキャン）で収集されたデータに複数の異なる画像化処理を適用して複数種類の３次元画像データを構築し、これら３次元画像データから構築された複数の正面画像データからデータシフト量を求めてモーションアーティファクト補正を行っているが、これとは異なる態様を実施することも可能である。
例えば、幾つかの例示的な態様は、リサージュスキャン（又は、他モードのスキャン）で収集されたデータから（１種類の）３次元画像データを構築し、この３次元画像データに複数の異なる処理（プロジェクション）を適用して複数種類の正面画像データを構築し、これら正面画像データからデータシフト量を求めてモーションアーティファクト補正を行うように構成されていてよい。このような態様の幾つかの具体例を以下に説明する。なお、以下の具体例は単なる例示であって限定を意図したものではない。
幾つかの例示的な態様は、収集データに基づく３次元画像データとしてＯＣＴ強度画像データを構築し、このＯＣＴ強度画像データに基づく正面画像データとして、以下の正面画像データのうちのいずれか２以上を構築するように構成されていてよい：対数スケール線形プロジェクションによる正面画像データ；対数スケールプロジェクションによる正面画像データ；最大値プロジェクションによる正面画像データ；他のプロジェクション手法による正面画像データ。ＯＣＴ強度画像データから構築された２以上の正面画像データは、データシフト量の算出に利用される。算出されたデータシフト量は、収集データに基づく任意の画像データのモーションアーティファクト補正に利用される。
幾つかの例示的な態様は、収集データに基づく３次元画像データとしてＯＣＴ血管造影画像データを構築し、このＯＣＴ血管造影画像データに基づく正面画像データとして、以下の正面画像データのうちのいずれか２以上を構築するように構成されていてよい：ＯＣＴ血管造影画像データ全体のプロジェクションで得られる画像データ（全深度正面ＯＣＴ血管造影画像）；ＯＣＴ血管造影画像データの一部のプロジェクション（スラブのプロジェクション）で得られる画像データ；他のプロジェクション手法による正面画像データ。ＯＣＴ血管造影画像データから構築された２以上の正面画像データは、データシフト量の算出に利用される。算出されたデータシフト量は、収集データに基づく任意の画像データのモーションアーティファクト補正に利用される。
幾つかの例示的な態様は、収集データに基づく３次元画像データとしてＯＣＴ偏光画像データを構築し、このＯＣＴ偏光画像データに基づく正面画像データとして、以下の正面画像データのうちのいずれか２以上を構築するように構成されていてよい：偏光均一性（DOPU）マップ；複屈折マップ；網膜色素上皮感受型コントラストマップ；網膜色素上皮***マップ；他のプロジェクション手法による正面画像データ。ＯＣＴ偏光画像データから構築された２以上の正面画像データは、データシフト量の算出に利用される。算出されたデータシフト量は、収集データに基づく任意の画像データのモーションアーティファクト補正に利用される。
これらの具体例によれば、以下に示す態様の走査型イメージング装置が得られ、これに対応した各種の態様（走査型イメージング装置の制御方法、画像処理装置、画像処理装置の制御方法、走査型イメージング方法、画像処理方法、プログラム、及び記録媒体）が得られる。
すなわち、幾つかの例示的な態様に係る走査型イメージング装置は、一連のサイクルを含む２次元パターンに従う走査をサンプルに適用してデータを収集する走査部と、当該データに画像化処理を適用して３次元画像データを構築する画像化処理部と、当該３次元画像データに複数の異なる処理（プロジェクション）を適用して複数の正面画像データを構築するプロジェクション処理部と、当該複数の正面画像データに基づいて深さ方向に直交する方向におけるデータシフト量を算出する第１データシフト量算出部と、当該データシフト量に基づいて、当該走査部により収集された当該データに基づく画像データのモーションアーティファクト補正を実行する補正部とを含む。
このような走査型イメージング装置に対し、上記の例示的な実施形態に係る眼科装置１に関して説明された任意の事項を組み合わせることが可能である。例えば、次のような走査型イメージング装置が得られる。
すなわち、幾つかの例示的な態様に係る走査型イメージング装置は、一連のサイクルを含む２次元パターンに従う走査をサンプルに適用してデータを収集する走査部と、当該データに１以上の画像化処理を適用して１以上の３次元画像データを構築する画像化処理部と、当該１以上の３次元画像データのそれぞれに１以上の処理（プロジェクション）を適用して複数の正面画像データを構築するプロジェクション処理部と、当該複数の正面画像データに基づいて深さ方向に直交する方向におけるデータシフト量を算出する第１データシフト量算出部と、当該データシフト量に基づいて、当該走査部により収集された当該データに基づく画像データのモーションアーティファクト補正を実行する補正部とを含む。このような走査型イメージング装置に対し、上記の例示的な実施形態に係る眼科装置１に関して説明された任意の事項を組み合わせることが可能である。
また、前述したように、例示的な態様に適用可能なスキャンモードは、サンプルの３次元領域からのデータ収集が可能である限りにおいて任意であることを更に考慮し、次のような走査型イメージング装置を構成することが可能である。
すなわち、幾つかの例示的な態様に係る走査型イメージング装置は、サンプルの３次元領域からデータを収集する走査部と、当該データに１以上の画像化処理を適用して１以上の３次元画像データを構築する画像化処理部と、当該１以上の３次元画像データのそれぞれに１以上の処理（プロジェクション）を適用して複数の正面画像データを構築するプロジェクション処理部と、当該複数の正面画像データに基づいて深さ方向に直交する方向におけるデータシフト量を算出する第１データシフト量算出部と、当該データシフト量に基づいて、当該走査部により収集された当該データに基づく画像データのモーションアーティファクト補正を実行する補正部とを含む。このような走査型イメージング装置に対し、上記の例示的な実施形態に係る眼科装置１に関して説明された任意の事項を組み合わせることが可能である。
上記の例示的な実施形態に係る眼科装置１の動作について、他の幾つかの例を説明する（図９～図１１を参照）。なお、患者ＩＤの入力、走査モードの設定（リサージュスキャンの指定）、固視標の提示、アライメント、フォーカス調整、ＯＣＴ光路長調整など、従来と同様の準備的な処理は、既になされたものとする。
まず、図９に示す動作例を説明する。本動作例は、図８に示す動作例のステップＳ２に変形を施したものである。
（Ｓ１１：リサージュスキャンでＯＣＴ干渉信号を収集する）
図８の動作例のステップＳ１と同じ要領で、被検眼Ｅ（眼底Ｅｆ）にリサージュスキャンが適用され、３次元データとしてのＯＣＴ干渉信号が収集される。収集された３次元データは画像構築部２２０に送られる。
（Ｓ１２：単一の３次元画像データを構築する）
画像構築部２２０の画像化処理部２２１は、ステップＳ１１で収集された３次元データに１つの画像化処理を適用して、単一の３次元画像データを構築する。構築された単一の３次元画像データは、プロジェクション処理部２２２に送られる。
なお、本ステップに対応する図８のステップＳ２では、複数の異なる画像化処理が３次元データに適用されて複数種類の３次元画像データが構築される。
（Ｓ１３：複数種類の正面画像データを構築する）
プロジェクション処理部２２２は、ステップＳ１２で構築された単一の３次元画像データに対して深さ方向（アキシャル方向）のプロジェクションを適用することにより、複数種類の正面画像データを構築する。ここで、プロジェクション処理部２２２は、複数の異なるプロジェクションを単一の３次元画像データに適用する。これにより、互いに異なる情報を含む、複数の異なる種類の正面画像データが構築される。構築された複数種類の正面画像データは、ラテラルシフト量算出部２２３に送られる。また、複数種類の３次元画像データのいずれかが、アキシャルシフト量算出部２２４に送られる。
幾つかの例において、ステップＳ１２でＯＣＴ強度画像データが構築された場合、ステップＳ１３では、このＯＣＴ強度画像データに対して、例えば、対数スケール線形プロジェクション、対数スケールプロジェクション、及び最大値プロジェクションのうちのいずれか２つ又は全てが適用される。
また、幾つかの例において、ステップＳ１２でＯＣＴ血管造影画像データが構築された場合、ステップＳ１３では、例えば、このＯＣＴ血管造影画像データ全体のプロジェクション、及び／又は、このＯＣＴ血管造影画像データの一部のみのプロジェクションが実行される。後者は、例えば、セグメンテーションによってこのＯＣＴ血管造影画像データから抽出された１以上のスラブのプロジェクションであってよい。
また、幾つかの例において、ステップＳ１２でＯＣＴ偏光画像データが構築された場合、ステップＳ１３では、このＯＣＴ偏光画像データから、例えば、偏光均一性マップ、複屈折マップ、網膜色素上皮感受型コントラストマップ、及び網膜色素上皮***マップのうちのいずれか２つ、いずれか３つ、又は全てが構築される。
なお、本ステップに対応する図８のステップＳ３では、１以上の種類の画像化処理を適用可能である。例えば、図８のステップＳ３は、ステップＳ２で構築された複数種類の３次元画像データのそれぞれに対して同じ種類のプロジェクションを適用することで複数の異なる種類の正面画像データを構築するように構成されてよい。他の例において、図８のステップＳ３は、ステップＳ２で構築された複数種類の３次元画像データを複数の群に分類し、各群に対して同じ種類のプロジェクションを適用するように構成されてよい。更に他の例において、図８のステップＳ３は、ステップＳ２で構築された複数種類の３次元画像データのそれぞれに対して複数の異なる種類のプロジェクションを適用するように構成されてよい。更に他の例において、図８のステップＳ３は、ステップＳ２で構築された複数種類の３次元画像データを複数の群に分類し、各群に対して１以上の種類のプロジェクションを適用するように構成されてよい。
（Ｓ１４～Ｓ１７）
ステップＳ１４、Ｓ１５、Ｓ１６及びＳ１７は、それぞれ、図８のステップＳ４、Ｓ５、Ｓ６及びＳ７と同じ要領で実行される（エンド）。
次に、図１０に示す動作例を説明する。本動作例は、図８に示す動作例のステップＳ１に変形（一般化）を施したものである。すなわち、図８のステップＳ１はリサージュスキャンを採用しているが、本動作例のステップＳ２１はリサージュスキャンに限定されず、任意の３次元スキャンを採用することが可能である。
（Ｓ２１：サンプルの３次元領域にスキャンを適用してＯＣＴ干渉信号を収集する）
走査制御部２１１１は、サンプル（被検眼Ｅ、眼底Ｅｆ）の３次元領域にスキャンを適用して、３次元データとしてのＯＣＴ干渉信号を収集する。収集された３次元データは画像構築部２２０に送られる。
本ステップに採用可能なスキャンパターンは任意であり、例えば、ラスタースキャン、リサージュスキャン、ラジアルスキャン、マルチクロススキャンなど、任意の３次元スキャンモードを用いることが可能である。
サンプルの３次元領域は、例えば、固視位置及びスキャンパターン等によって画定される。例えば、黄斑撮影用の固視位置が適用される場合、黄斑中心（中心窩）を囲む３次元領域が画定される。視神経乳頭撮影用の固視位置が適用される場合、視神経乳頭を囲む３次元領域が画定される。スキャンパターンとしてラスターパターンが適用される場合、このラスタースキャンを構成するＢスキャン群の境界（外縁）が３次元領域を画定する。スキャンパターンとしてリサージュパターンが採用される場合、このリサージュパターンに外接する矩形（典型的には正方形）が３次元領域を画定する。スキャンパターンとしてラジアルパターンが採用される場合、このラジアルパターンに外接する図形（典型的には、円又は多角形）が３次元領域を画定する。マルチクロスパターン等、他のスキャンパターンが採用される場合においても同様である。このようにして画定される範囲は、ラテラル方向（ｘｙ方向）の範囲である。
アキシャル方向（ｚ方向）の範囲については、例えば、Ａスキャンの画像化範囲（画像化されるｚ方向の範囲）により画定される。Ａスキャンの画像化範囲は、例えば、測定アーム長及び参照アーム長（例えば、上記の例示的な実施形態の眼科装置１では、測定アームのリトロリフレクタ４１の位置、及び／又は、参照アームのリトロリフレクタ１１４の位置）に応じて決定される。ここで、測定アームのフォーカス位置（例えば、上記の例示的な実施形態の眼科装置１では、ＯＣＴ合焦レンズ４３の位置）を加味してＡスキャンの画像化範囲を決定してもよい。
以上に例示した方法で、ラテラル方向（ｘｙ方向）及びアキシャル方向（ｚ方向）の範囲を決定し、その結果として、サンプルの３次元領域を画定することができる。なお、サンプルの３次元領域の画定方法はこれに限定されず、他の任意の方法を採用することも可能である。
（Ｓ２２～Ｓ２７）
ステップＳ２２、Ｓ２３、Ｓ２４、Ｓ２５、Ｓ２６及びＳ２７は、それぞれ、図８のステップＳ２、Ｓ３、Ｓ４、Ｓ５、Ｓ６及びＳ７と同じ要領で実行される（エンド）。
次に、図１１に示す動作例を説明する。本動作例は、図８に示す動作例のステップＳ１に一般化を施しつつステップＳ２に変形を施したものである。
（Ｓ３１：サンプルの３次元領域にスキャンを適用してＯＣＴ干渉信号を収集する）
図１０のステップＳ２１と同じ要領で、サンプル（被検眼Ｅ、眼底Ｅｆ）の３次元領域にスキャンが適用され、３次元データとしてのＯＣＴ干渉信号が収集される。収集された３次元データは画像構築部２２０に送られる。
（Ｓ３２：単一の３次元画像データを構築する）
図９のステップＳ１２と同じ要領で、画像構築部２２０の画像化処理部２２１は、ステップＳ３１で収集された３次元データから単一の３次元画像データを構築する。すなわち、画像化処理部２２１は、ステップＳ３１で収集された３次元データに１つの画像化処理を適用して、単一の３次元画像データを構築する。構築された単一の３次元画像データは、プロジェクション処理部２２２に送られる。
（Ｓ３３：複数種類の正面画像データを構築する）
図９のステップＳ１３と同じ要領で、プロジェクション処理部２２２は、ステップＳ３２で構築された単一の３次元画像データに対して複数の異なるプロジェクションを適用する。これにより、互いに異なる情報を含む、複数の異なる種類の正面画像データが構築される。構築された複数種類の正面画像データは、ラテラルシフト量算出部２２３に送られる。また、複数種類の３次元画像データのいずれかが、アキシャルシフト量算出部２２４に送られる。
（Ｓ３４～Ｓ３７）
ステップＳ３４、Ｓ３５、Ｓ３６及びＳ３７は、それぞれ、図８のステップＳ４、Ｓ５、Ｓ６及びＳ７と同じ要領で実行される（エンド）。
図９～図１１に示すような幾つかの動作例によれば、サンプルの３次元領域から収集されたデータに１以上の種類の画像化処理を適用して１以上の３次元画像データを構築し、当該１以上の３次元画像データに１以上の種類のプロジェクションを適用して複数種類の正面画像データを構築し、これら正面画像データを用いてモーションアーティファクト補正を行うことが可能である。したがって、上記の例示的な実施形態に係る眼科装置１と同様に、単一種類の画像データを用いる従来の手法よりも高い精度でモーションアーティファクト補正を行うことが可能である。
図９～図１１に示すような幾つかの動作例により提供可能な、走査型イメージング装置の制御方法、画像処理装置、画像処理装置の制御方法、走査型イメージング方法、画像処理方法、プログラム、及び記録媒体によっても同様に、単一種類の画像データを用いる従来の手法よりも高い精度でモーションアーティファクト補正を行うことが可能である。
本開示は、幾つかの態様を例示するものに過ぎず、発明の限定を意図したものではない。この発明を実施しようとする者は、この発明の要旨の範囲内における任意の変形（省略、置換、付加など）を施すことが可能である。
１ 眼科装置
４４ 光スキャナ
１００ ＯＣＴユニット
２１１ 主制御部
２１１１ 走査制御部
２１２ 記憶部
２１２１ 走査プロトコル
２２０ 画像構築部
２２１ 画像化処理部
２２２ プロジェクション処理部
２２３ ラテラルシフト量算出部
２２３１ 分割部
２２３２ 相関係数算出部
２２３３ シフト量算出部
２２４ アキシャルシフト量算出部
２２５ 補正部

Claims (21)

  1. サンプルの３次元領域からデータを収集する走査部と、
    前記データに１以上の画像化処理を適用して１以上の３次元画像データを構築する画像化処理部と、
    深さ方向のプロジェクションを前記１以上の３次元画像データのそれぞれに適用して複数の正面画像データを構築するプロジェクション処理部と、
    前記複数の正面画像データに基づいて深さ方向に直交する方向におけるデータシフト量を算出する第１データシフト量算出部と、
    前記データシフト量に基づいて、前記走査部により収集された前記データに基づく画像データのモーションアーティファクト補正を実行する補正部と
    を含む、走査型イメージング装置。
  2. 前記画像化処理部は、前記走査部により収集された前記データに複数の異なる画像化処理を適用して複数の３次元画像データを構築し、
    前記プロジェクション処理部は、前記複数の３次元画像データのそれぞれに前記プロジェクションを適用して前記複数の正面画像データを構築する、
    請求項１の走査型イメージング装置。
  3. 前記画像化処理部は、前記走査部により収集された前記データから単一の３次元画像データを構築し、
    前記プロジェクション処理部は、前記単一の３次元画像データに複数の異なる前記プロジェクションを適用して前記複数の正面画像データを構築する、
    請求項１の走査型イメージング装置。
  4. 前記第１データシフト量算出部は、前記複数の正面画像データに基づいて相関係数を算出し、前記相関係数に基づいて前記データシフト量を算出する、
    請求項１～３のいずれかの走査型イメージング装置。
  5. 前記第１データシフト量算出部は、
    前記複数の正面画像データのそれぞれを部分画像データ群に分割する分割部と、
    前記分割部によって前記複数の正面画像データから取得された複数の部分画像データ群に基づいて前記相関係数を算出する相関係数算出部と
    を含む、請求項４の走査型イメージング装置。
  6. 前記複数の正面画像データのうちの第１正面画像データ及び第２正面画像データについて、
    前記第１正面画像データの第１部分画像データ群に含まれる部分画像データの個数は、第２正面画像データの第２部分画像データ群に含まれる部分画像データの個数に等しく、
    前記第１部分画像データ群に含まれる一の部分画像データに対応する、前記走査部により収集された前記データの部分データは、前記第２部分画像データ群に含まれるいずれかの部分画像データに対応する前記データの部分データと同じである、
    請求項５の走査型イメージング装置。
  7. 前記相関係数算出部は、前記走査部により収集された前記データの第１部分データに対応する前記複数の正面画像データの複数の部分画像データの少なくとも２つを含む第１群と、第２部分データに対応する前記複数の正面画像データの複数の部分画像データの少なくとも２つを含む第２群とに基づいて、前記第１部分データと前記第２部分データとに対応する相関係数を算出し、
    前記第１データシフト量算出部は、当該相関係数に基づいて、前記第１部分データと前記第２部分データとに対応するデータシフト量を算出する、
    請求項６の走査型イメージング装置。
  8. 前記１以上の３次元画像データのいずれか１以上に基づいて、前記深さ方向におけるデータシフト量を算出する第２データシフト量算出部を更に含み、
    前記補正部は、前記第２データシフト量算出部により算出された前記データシフト量に基づくモーションアーティファクト補正を、前記走査部により収集された前記データに基づく前記画像データに適用する、
    請求項１～７のいずれかの走査型イメージング装置。
  9. 前記走査部は、光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）走査を前記サンプルに適用し、
    前記画像化処理部により構築される前記１以上の３次元画像データは、ＯＣＴ強度画像データ、ＯＣＴ血管造影画像データ、ＯＣＴ強度画像データとＯＣＴ血管造影画像データとに基づく合成画像データ、及び、ＯＣＴ偏光画像データのいずれかを含む、
    請求項１～８のいずれかの走査型イメージング装置。
  10. 前記走査部は、一連のサイクルを含む２次元パターンに従う走査を前記３次元領域に適用して前記データを収集する、
    請求項１～９のいずれかの走査型イメージング装置。
  11. 前記走査部は、
    互いに異なる第１方向及び第２方向に光を偏向可能な偏向器を含み、且つ、
    前記第１方向に沿った偏向方向の変化を第１周期で繰り返しつつ前記第２方向に沿った偏向方向の変化を前記第１周期と異なる第２周期で繰り返すことによって前記走査を前記サンプルに適用する、
    請求項１０の走査型イメージング装置。
  12. 前記偏向器は、リサージュ関数に基づき予め設定された走査プロトコルに基づき制御される、
    請求項１１の走査型イメージング装置。
  13. 前記一連のサイクルは、互いに交差する、
    請求項１０～１２のいずれかの走査型イメージング装置。
  14. 前記２次元パターンは、互いに平行な一連のラインスキャンを含むラスターパターンである、
    請求項１０の走査型イメージング装置。
  15. サンプルに走査を適用してデータを収集する走査部と、プロセッサとを含む走査型イメージング装置を制御する方法であって、
    前記走査部を、前記サンプルの３次元領域からデータを収集するように制御し、
    前記プロセッサを、
    前記データに１以上の画像化処理を適用して１以上の３次元画像データを構築し、
    深さ方向のプロジェクションを前記１以上の３次元画像データのそれぞれに適用して複数の正面画像データを構築し、
    前記複数の正面画像データに基づいて前記深さ方向に直交する方向におけるデータシフト量を算出し、
    前記データシフト量に基づいて、前記走査部により収集された前記データに基づく画像データのモーションアーティファクト補正を実行する
    ように制御する、
    走査型イメージング装置の制御方法。
  16. サンプルの３次元領域に走査を適用して収集されたデータを記憶する記憶部と、
    前記データに１以上の画像化処理を適用して１以上の３次元画像データを構築する画像化処理部と、
    深さ方向のプロジェクションを前記１以上の３次元画像データのそれぞれに適用して複数の正面画像データを構築するプロジェクション処理部と、
    前記複数の正面画像データに基づいて前記深さ方向に直交する方向におけるデータシフト量を算出する第１データシフト量算出部と、
    前記データシフト量に基づいて、前記走査により収集された前記データに基づく画像データのモーションアーティファクト補正を実行する補正部と
    を含む、画像処理装置。
  17. 記憶部とプロセッサとを含む画像処理装置を制御する方法であって、
    サンプルの３次元領域に走査を適用して収集されたデータを前記記憶部に記憶させ、
    前記プロセッサを、
    前記データに１以上の画像化処理を適用して１以上の３次元画像データを構築し、
    深さ方向のプロジェクションを前記１以上の３次元画像データのそれぞれに適用して複数の正面画像データを構築し、
    前記複数の正面画像データに基づいて前記深さ方向に直交する方向におけるデータシフト量を算出し、
    前記データシフト量に基づいて、前記走査により収集された前記データに基づく画像データのモーションアーティファクト補正を実行する
    ように制御する、
    画像処理装置の制御方法。
  18. サンプルの３次元領域に走査を適用してデータを収集し、
    前記データに１以上の画像化処理を適用して１以上の３次元画像データを構築し、
    深さ方向のプロジェクションを前記１以上の３次元画像データのそれぞれに適用して複数の正面画像データを構築し、
    前記複数の正面画像データに基づいて前記深さ方向に直交する方向におけるデータシフト量を算出し、
    前記データシフト量に基づいて、前記走査により収集された前記データに基づく画像データのモーションアーティファクト補正を実行する、
    走査型イメージング方法。
  19. サンプルの３次元領域に走査を適用して収集されたデータを準備し、
    前記データに１以上の画像化処理を適用して１以上の３次元画像データを構築し、
    深さ方向のプロジェクションを前記１以上の３次元画像データのそれぞれに適用して複数の正面画像データを構築し、
    前記複数の正面画像データに基づいて前記深さ方向に直交する方向におけるデータシフト量を算出し、
    前記データシフト量に基づいて、前記準備された前記データに基づく画像データのモーションアーティファクト補正を実行する、
    画像処理方法。
  20. 請求項１５、１７、１８及び１９のいずれかの方法をコンピュータに実行させるプログラム。
  21. 請求項２０のプログラムが記録されたコンピュータ可読な非一時的記録媒体。
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