JP6602108B2 - 眼科装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Description

開示の技術は、眼科装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

生体などの測定対象の断層像を非破壊、非侵襲で取得する方法として、光干渉断層撮像法（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ、以下ＯＣＴという）が実用化されている。ＯＣＴは、特に眼科診断において広く利用されている。

ＯＣＴは、測定対象から反射した光と参照鏡から反射した光を干渉させ、その干渉光強度を解析することにより測定対象の断層像を得ている。このような光干渉断層像取得装置として、干渉光を分光し、深さ情報を周波数情報に置き換えて取得するスペクトラルドメインＯＣＴ（ＳＤ−ＯＣＴ：Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ｄｏｍａｉｎ Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）が知られている。さらに、先に波長を分光して出力する波長掃引光コヒーレンストモグラフィー（ＳＳ−ＯＣＴ：Ｓｗｅｐｔ Ｓｏｕｒｃｅ Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）が知られている。なお、ＳＤ−ＯＣＴとＳＳ−ＯＣＴとは総称して（ＦＤ−ＯＣＴ：Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｄｏｍａｉｎ Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）とも呼ばれる。

近年、このＦＤ−ＯＣＴを用いた血管造影法が提案されており、この血管造影方法はＯＣＴアンギオグラフィーと呼ばれている。干渉信号の対数強度のばらつきをモーションコントラスト特徴量として、モーションコントラスト特徴量を画像化するＯＣＴアンギオグラフィーが知られている（特許文献１）。

米国特許出願公開第２０１４／２２１８２７号明細書

しかしながら、特許文献１にはモーションコントラスト特徴量を画像化することで得られた血管画像のうち新生血管の虞がある血管を特定する手法については開示されていない。

開示の技術は上記の課題に鑑みてなされたものであり、新生血管の虞のある血管を特定することを目的の１つとする。

なお、前記目的に限らず、後述する発明を実施するための形態に示す各構成により導かれる作用効果であって、従来の技術によっては得られない作用効果を奏することも本件の他の目的の１つとして位置付けることができる。

開示の眼科装置の一つは、
眼底の断層を示す複数の断層像データに基づいて前記眼底における血管を示す三次元の血管データを生成する生成手段と、
前記眼底の断層を示す複数の断層像データを含む三次元の断層像データに基づいて、少なくとも一つの層境界を示す層境界データを取得する境界取得手段と、
前記三次元の血管データと前記層境界データとを比較することによって、前記層境界と交わる血管を決定する決定手段と、を備える。

開示の技術によれば、新生血管の虞のある血管を特定することが可能となる。

撮像装置の全体構成の一例を示す図。 スキャンパターンの一例を示す図。 干渉信号の取得手順の一例を示すフローチャート。 信号処理手順の一例を示すフローチャート。 三次元血管情報取得処理の一例を示すフローチャート。 セグメンテーション結果の一例を示す図。 表示手段における表示画面の一例を示す図。 偏光ＯＣＴの構成の一例を示す図。

以下、添付の図面を参照して、本実施形態に係る画像生成装置を説明する。なお、以下の実施形態において示す構成は一例に過ぎず、本発明は以下の実施例に限定されるものではない。

（第１実施形態）
［撮像装置全体の構成］
以下、図面を参照して、本実施形態の一例について説明する。

図１は、本実施形態における光干渉断層法を用いた撮像装置（ＯＣＴ装置）の構成例を示す図である。ＳＳ−ＯＣＴである場合の構成を示すが、他の方式のＯＣＴ装置においても同様の効果を実現できる。

本ＯＣＴ装置（眼科装置）は、波長掃引光源１０、光信号分岐／合波部２０、干渉光の検出部３０、人眼１００の網膜情報を取得するコンピュータ４０（眼科装置）、測定アーム５０、参照アーム６０を有している。コンピュータ４０は中央演算処理装置（ＣＰＵ）と、記憶装置とを備える。記憶装置は例えばメモリ（ＲＡＭおよびＲＯＭ）と大容量記憶装置（ＨＤＤ）とから構成される。記憶装置の一部または全てはコンピュータ４０の外部に備えられることとしてもよい。波長掃引光源１０は、例えば波長９８０ｎｍから１１００ｎｍの光を１００ｋＨｚの周波数（Ａスキャンレート）で出射する。ここで、波長や周波数については例示であり、本発明は上記の値に限定されるものではない。以下の実施形態についても同様に、記載された数値は例示であり、本発明は記載された数値に限定されるものではない。

なお、本実施形態で被検体１００を人眼（眼底）としているがこれに限るものではなく、例えば皮膚等に用いることとしてもよい。また、本実施形態において撮像対象は眼の眼底としているが、前眼を撮影対象とすることとしてもよい。

光信号分岐／合波部２０は、カプラ２１、２２を有している。まず、カプラ２１は、光源１０から射出された光を眼底へ照射する照射光と参照光とに分岐する。照射光は、測定アーム５０を経由して人眼１００に照射される。より具体的には、測定アーム５０に入射した照射光は、偏光コントローラ５１で偏光状態を整えられた後、コリメータ５２から空間光として射出される。その後、照射光は、Ｘ軸スキャナー５３、Ｙ軸スキャナー５４、フォーカスレンズ５５を介して人眼１００の眼底に照射される。なお、Ｘ軸スキャナー５３、Ｙ軸スキャナー５４は眼底を照射光で走査する機能を有する走査部である。走査部によって、照射光の眼底への照射位置が変えられる。ここで、人眼１００の１点の奥行き方向（深さ方向）の情報を取得することをＡスキャンと呼ぶ。また、Ａスキャンと直交する方向に沿って、二次元断層像を取得することをＢスキャン、更にＢスキャンの二次元断層像に垂直な方向に沿って、二次元断層像を取得することをＣスキャンと呼ぶ。

なお、Ｘ軸スキャナー５３、Ｙ軸スキャナー５４は、それぞれ回転軸が互いに直交するよう配置されたミラーで構成されている。Ｘ軸スキャナー５３は、Ｘ軸方向の走査を行い、Ｙ軸スキャナー５４は、Ｙ軸方向の走査を行う。Ｘ軸方向、Ｙ軸方向の各方向は、眼球の眼軸方向に対して垂直な方向で、互いに垂直な方向である。また、Ｂスキャン、Ｃスキャンのようなライン走査方向と、Ｘ軸方向またはＹ軸方向とは、一致していなくてもよい。このため、Ｂスキャン、Ｃスキャンのライン走査方向は、撮像したい二次元の断層像あるいは三次元の断層像に応じて、適宜決めることができる。

眼底からの反射光は、再びフォーカスレンズ５５など同一経路を経由して、カプラ２１を通りカプラ２２に入射する。なお、シャッター８５を閉じて計測することで、人眼１００からの反射光をカットしてバックグランド（ノイズフロア）の計測が可能である。

一方、参照光は参照アーム６０を経由し、カプラ２２に入射する。より具体的には、参照アーム６０に入射した参照光は、偏光コントローラ６１で偏光状態を整えられた後、コリメータ６２から空間光として射出される。その後、参照光は分散補償ガラス６３、光路長調整光学系６４、分散調整プリズムペア６５を通り、コリメータレンズ６６を介して光ファイバに入射され、参照アーム６０から射出されてカプラ２２に入射する。

カプラ２２では、測定アーム５０を経由した人眼１００の反射光と参照アーム６０を通った参照光とが干渉する。そして、その干渉光を検出部３０で検出する。検出部３０は、差動検出器３１とＡ／Ｄ変換器３２を有している。まず、検出部３０では、カプラ２２で分波された干渉光を差動検出器３１で検出する。そして、差動検出器３１で電気信号に変換されたＯＣＴ干渉信号（以下、単に干渉信号という場合がある）をＡ／Ｄ変換器３２でデジタル信号に変換している。ここで、作動検出器３１の干渉光のサンプリングは、波長掃引光源１０の中に組み込まれたクロック発生器が発信するｋクロック信号に基づいて等波数間隔に行われる。Ａ／Ｄ変換器３２が出力したデジタル信号はコンピュータ４０に送られる。次にコンピュータ４０はデジタル信号に変換した干渉信号を信号処理し、ＯＣＴアンギオグラフィー画像を計算する。図７に示す画像はＯＣＴアンギオグラフィー画像の一例である。

コンピュータ４０が備えるＣＰＵは、各種の処理を実行する。具体的にはＣＰＵは、不図示の記憶装置に記憶されたプログラムを実行することで取得手段４１、位置合わせ手段４２、算出手段４３、生成手段４４、変更手段４５および表示制御手段４６として機能する。なお、コンピュータ４０が備えるＣＰＵおよび記憶装置は１つであってもよいし複数であってもよい。すなわち、少なくとも１以上の処理装置（ＣＰＵ）と少なくとも１つの記憶装置（ＲＯＭまたはＲＡＭ等）とが接続されており、少なくとも１以上の処理装置が少なくとも１以上の記憶装置に記憶されたプログラムを実行した場合にコンピュータ４０は上記の各手段として機能する。なお、処理装置はＣＰＵに限定されるものではなく、ＦＰＧＡ等であってもよい。なお、コンピュータ４０は、表示部７０と一体となったユーザが持ち運び可能な装置（タブレット）でも良い。この場合、表示部にタッチパネル機能を搭載させ、タッチパネルにより各種のユーザによる操作を受け付けることとしてもよい。

取得手段４１は、Ａ／Ｄ変換器３２の出力を取得する。具体的には、被検眼に対して走査された測定光の被検眼からの戻り光と参照光との干渉光のデジタル信号を取得する。さらに、取得手段４１は干渉光のデジタル信号（干渉信号）をフーリエ変換することで断層像を取得する。具体的には、取得手段４１は、干渉信号に高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を適用することにより位相と振幅とからなるＯＣＴ複素信号を取得する。なお、周波数解析として最大エントロピー法を用いてもよい。さらに取得手段４１はＯＣＴ複素信号の絶対値を２乗し、信号強度（Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）を計算すことで、Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙを示す断層像（以下、単に断層像という場合がある）を取得する。この断層像は被検眼の眼底の断層を示す断層像データの一例に相当する。すなわち、測定光を被検眼の眼底の略同一位置で複数回走査した場合、取得手段４１はそれぞれ被検体の略同一位置の断層を示す複数の断層像データを取得することとなる。なお、複数の断層像データは異なるタイミングで走査された測定光により取得されるデータである。また、測定光を前記眼底の複数の位置それぞれにおいて走査した場合、取得手段４１は複数の位置における複数の断層像データを取得する。すなわち、取得手段４１は、第１取得手段および第２取得手段の一例に相当する。

なお、取得手段４１はＸ軸スキャナー５３、Ｙ軸スキャナー５４等ＯＣＴ装置の各部を制御する手段としても機能する。

位置合わせ手段４２は、複数の断層像の位置合わせを行う。本実施形態では位置合わせ手段４２は、被検眼の眼底の略同一位置を測定光で複数回走査することで得られた複数の断層像の位置合わせを行う。より具体的には、位置合わせ手段４２は、算出手段４３がモーションコントラスト値を算出する前に複数の断層像データ同士を位置合わせする。

断層像の位置合わせは既知の種々の手法により実現可能である。位置合わせ手段４２は、例えば断層像同士の相関が最大となるように複数の断層像の位置合わせを行う。なお、被検体が眼のように動く検体でなければ位置合わせは不要である。また、被検体が眼であっても追尾の性能が高ければ位置合わせは不要である。すなわち、位置合わせ手段４２による断層像同士の位置合わせは必須ではない。

算出手段４３は、モーションコントラスト特徴量（以下モーションコントラスト値という場合がある）を算出する。ここで、モーションコントラストとは被検体組織のうち流れのある組織（例えば血液）と流れのない組織の間のコントラストであり、このモーションコントラストを表現する特徴量をモーションコントラスト特徴量と定義する。

モーションコントラスト特徴量は、略同一位置を測定光で複数回走査することで得られた複数の断層像間におけるデータの変化に基づいて算出される。例えば、算出手段４３は位置合わせされた複数の断層像の信号強度（輝度）の分散をモーションコントラスト特徴量として算出する。より具体的には位置合わせされた複数の断層像の対応する各位置における信号強度の分散をモーションコントラスト特徴量として算出する。例えば、所定時刻の血管に相当する像の信号強度と所定時刻とは異なる時刻の血管に相当する像の信号強度とは血流により変化するため、血管に相当する部分の分散値は血流等の流れがない部分の分散値に比べて大きな値となる。すなわち、モーションコントラスト値は、複数の断層像データ間での被検体における変化が大きいほど大きくなる値である。従って、この分散値に基づいて画像を生成することでモーションコントラストを表現することが可能である。なお、モーションコントラスト特徴量は分散値に限定されるものではなく、標準偏差、差分値、非相関値および相関値の何れであってもよい。なお、算出手段４３は、信号強度の分散等を用いることとしたが、位相の分散等を用いてモーションコントラスト特徴量を算出することとしてもよい。

また、算出手段４３は、位置合わせされた複数の断層像の平均値を算出することで、平均化画像を生成する。平均化画像は複数の断層像の信号強度が平均化された断層像である。この平均化画像をＩｎｔｅｎｓｉｔｙ平均化画像という場合がある。算出手段４３は、平均化画像の信号強度と閾値との比較を行う。算出手段４３は平均化画像の所定位置の信号強度が閾値よりも低い場合は、平均化画像の所定位置に対応する分散等に基づいて得られたモーションコントラスト特徴量を血管を示す特徴量とは異なる値にする。例えば、算出手段４３は平均化画像の信号強度が閾値よりも低い場合は、分散等に基づいて得られたモーションコントラスト特徴量を０にする。すなわち、算出手段４３は、信号強度を示す代表値が閾値よりも低い場合のモーションコントラスト値を、信号強度を示す代表値が閾値よりも高い場合のモーションコントラスト値よりも低い値とする。なお、算出手段４３は複数の断層像の信号強度の分散をモーションコントラスト特徴量として算出する前に、平均化画像の信号強度と閾値との比較を行うこととしてもよい。例えば、算出手段４３は、平均化画像の信号強度が閾値より低い場合にはモーションコントラスト特徴量を０と算出し、平均化画像の信号強度が閾値より高い場合には複数の断層像の信号強度の分散をモーションコントラスト特徴量として算出する。

ここで、特徴量が０であることは図７の符号７１に示す二次元血管画像の黒い部分を示している。なお、モーションコントラスト特徴量を完全に０にするのではなく０近傍の値とすることとしてもよい。一方、算出手段４３は平均化画像の信号強度が閾値よりも高い場合は、分散等に基づいて得られたモーションコントラスト特徴量を維持する。すなわち、算出手段４３は、複数の断層像データに基づいて前記モーションコントラスト値を算出し、信号強度を示す代表値と閾値との比較結果に基づいてモーションコントラスト値を再度算出する。

なお、閾値との比較対象として平均化画像の信号強度（信号強度の平均値）を用いたが、複数の断層像の対応する位置における信号強度の最大値、最小値、中央値等の代表値を用いることとしてもよい。また、複数の断層像から得られた信号強度を閾値と比較するのではなく、算出手段４３は１つの断層像の信号強度と閾値とを比較し、モーションコントラスト特徴量を制御することとしてもよい。

生成手段４４は、モーションコントラスト特徴量に基づいて三次元血管情報（三次元血管データ）を生成する。すなわち、生成手段４４は、それぞれ眼底の断層を示す複数の断層像データに基づいて前記眼底における血管を示す三次元血管データを生成する生成手段の一例に相当する。

具体的には、生成手段４４はモーションコントラスト特徴量と閾値とを比較することで、血管領域とその他の領域とを分割する領域分割処理を行う。また、生成手段４４は領域分割処理を実行する前に、モーションコントラスト特徴量に対して平滑化処理を行うこととしてもよい。平滑化処理の具体例については後述する。なお、三次元血管情報は三次元血管画像を含む。すなわち、三次元血管情報は三次元血管画像を示す情報である。

また、生成手段４４は、三次元血管情報の任意の網膜方向の深さ範囲において投影または積算した二次元血管情報（二次元血管データ）を生成することもできる。二次元血管情報は二次元血管画像（ｅｎ−ｆａｃｅ血管画像）を含む。すなわち、二次元血管情報は二次元血管画像を示す情報である。図７の符号７１は二次元血管画像の一例である。

さらに、生成手段４４は三次元血管情報から任意の網膜方向の深さ範囲を切り出して、部分的な三次元血管情報を生成することもできる。

なお、任意の網膜方向の深さ範囲は検査者（操作者）により設定可能である。例えば、ＩＳ／ＯＳからＲＰＥまでの層、ＲＰＥからＢＭまでの層など選択可能な層の候補が表示部７０に表示される。表示された層の候補から、検査者は所定の層を選択する。そして、検査者により選択された層において生成手段４４は網膜の深さ方向に積算を行い二次元血管情報または部分的な三次元血管情報を生成することとしてもよい。

また、生成手段４４は複数の断層像データを含む三次元断層像データから少なくとも一つの層境界を示す層境界データを取得する。すなわち、生成手段４４は、それぞれ眼底の断層を示す複数の断層像データを含む三次元断層像データに基づいて、少なくとも一つの層境界を示す層境界データを取得する境界取得手段の一例に相当する。層境界データは例えば三次元のデータである。層境界の検出方法の具体的な例については後述する。

なお、本実施形態においては、三次元層境界データと三次元血管データとは共通の断層像データに基づいて得られることとしている。すなわち、境界取得手段の一例である生成手段４４は、三次元血管データの生成に用いられる眼底の断層を示す複数の断層像データを含む三次元断層像データに基づいて、少なくとも一つの層境界を示す層境界データを取得する。

決定手段４５は、三次元層境界データと層境界データとを比較することによって層境界と交わる血管を決定する。また、決定手段４５は、三次元層境界データと層境界データとを比較することで、層境界から所定範囲内にある血管を決定することとしてもよい。なお、決定手段４５は新生血管とみなした血管を抽出している。決定手段４５のより詳細な処理は後述する。

表示制御手段４６は、各種の情報を表示部７０に表示させる。具体的には、表示制御手段４６は生成手段４４により生成された三次元血管情報が示す三次元血管画像等を表示部７０に表示させる。さらに、表示制御手段４６は、決定手段４５により決定された血管を、他の血管と識別可能な状態で表示部７０に表示させる。また、表示制御手段４６は二次元血管画像を表示部７０に表示させることとしてもよい。更に、表示制御手段４６は二次元血管画像において決定手段４５により決定された血管を、他の血管と識別可能な状態で表示部７０に表示させることとしてもよい。なお、表示制御手段４６は、三次元血管画像および二次元血管画像の少なくとも１つを表示部７０に表示させることとしてもよい。すなわち、表示制御手段４６は、三次元血管データが示す三次元血管画像および三次元血管データを眼底の深さ方向に積算することで得られた二次元血管画像の少なくとも一方を表示手段に表示させるとともに、決定手段により決定された血管を決定手段により決定された血管以外の血管と識別可能に表示手段に表示させる表示制御手段の一例に相当する。表示制御手段４６による制御の詳細についは後述する。

次に、コンピュータ４０で行われる具体的な信号処理手順の詳細内容は、後述の信号処理手順に示す。

表示部７０は、表示制御手段４６の制御に基づいて各種の情報を表示する。表示部７０は、例えば、液晶等のディスプレイである。また、上述の信号処理の結果得られたＯＣＴアンギオグラフィー画像が表示部７０によって表示される。

［スキャンパターン］
次に、図２を用いて本実施形態のスキャンパターンの一例を説明する。

ＯＣＴアンギオグラフィーでは血流による干渉信号の時間変化を計測するため、ほぼ同一箇所で少なくとも２回以上反復計測した複数の干渉信号が必要となる。図２において、人眼１００への照射光の軸方向がＺ軸（深さ方向）、Ｚ軸と直交する平面、すなわち眼底平面方向をＸ軸、Ｙ軸とする。

図２において、ｙ１からｙｎはそれぞれ異なるＹポジションでのＢスキャン、ｎはｙスキャン方向のサンプル数を示す。ｘ１からｘｐはＸスキャン方向のサンプル位置、ｐはＢスキャンを構成するＸスキャン方向のサンプル数を示す。Δｘは隣り合うＸポジションの間隔（ｘピッチ）であり、Δｙは隣り合うＹポジションの間隔（ｙピッチ）を表す。ｍはほぼ同じ箇所でのＢスキャンの反復計測回数を表す。ここで、初期位置（ｘ１、ｙ１）はコンピュータ４０により任意に設定できる。

本実施形態ではＯＣＴ装置はほぼ同じ箇所でのＢスキャンをｍ回反復し、ｎ箇所のｙポジションに移動するスキャン方法を行う。なお、反復スキャンの方法は、ほぼ同じ箇所でのＡスキャンを繰り返してから次の位置に移動してＢスキャンを構成するスキャン方法でも良い。

ここで、反復回数ｍが大きいと同じ箇所での計測回数が増えるため、血流の検出精度が向上する。その一方でスキャン時間が長くなり、スキャン中の眼の動き（固視微動）により画像にモーションアーチファクトが発生する問題と被検者の負担が増える問題が生じる。本実施形態では両者のバランスを考慮してｍ＝４として実施した。なお、ＯＣＴ装置のＡスキャン速度、人眼１００の動き量に応じて、ｍを自由に変更してもよい。すなわち、反復走査の回数は上記の値に限定されるものではない。

また、ｘ、ｙ方向の画像サイズはｐ×ｎにより決定される。ｘ、ｙ方向の画像サイズが大きいと、同じ計測ピッチであれば広範囲がスキャンできるが、スキャン時間が長くなり、上述のモーションアーチファクトおよび患者負担の問題が生じる。本実施形態では両者のバランスを考慮してｎ＝ｐ＝３００として実施した。なお、上記ｎ、ｐは適宜自由に変更が可能である。すなわち、画像サイズは上記の値に限定されるものではない。

また、本実施形態ではｘピッチ、ｙピッチは眼底における照射光のビームスポット径の１／２として決定し、１０μｍとした。ｘピッチ、ｙピッチを眼底上ビームスポット径の１／２とすることで生成する画像を高精細に形成することができる。ｘピッチ、ｙピッチを眼底ビームスポット径の１／２より小さくしても生成する画像の精細度をそれ以上高くする効果は小さい。

逆にｘピッチ、ｙピッチを眼底ビームスポット径の１／２より大きくすると精細度は悪化するが、より広い範囲の画像を取得することができる。臨床上の要求に応じてｘピッチ、ｙピッチを自由に変更してもよい。

本実施形態のスキャン範囲は、ｘ方向がｐ×Δｘ＝３ｍｍ、ｙ方向がｎ×Δｙ＝３ｍｍとした。

［干渉信号の取得手順］
次に、図３を用いて本実施形態の干渉信号の取得手順の一例を説明する。

まず、ステップＳ１０９において、取得手段４１は図２のポジションｙｉのインデックスｉを１に設定する。次に、ステップＳ１１０で、取得手段４１は不図示の駆動機構を制御することでｘ軸スキャナー５３、ｙ軸スキャナー５４のスキャン位置を図２の（ｘ１，ｙｉ）に移動させる。ステップＳ１１９において、取得手段４１はＢスキャンの反復計測回数のインデックスｊを１に初期化する。

次に、ステップＳ１２０において、ｘ軸スキャナー５３、ｙ軸スキャナー５４は反復計測回数ｊ回目のＢスキャンを実施する。なお、Ｂスキャン範囲は（ｘ１，ｙｉ）〜（ｘｐ，ｙｉ）である。ここで、波長掃引光源１０は１００ｋＨｚのＡスキャンレートで光を出射し、Ｂスキャンを構成するｘスキャン方向のサンプル数ｐは例えばｐ＝３００である。したがって、正味のＢスキャン時間（Δｔｂ）は式１のようになる。
Δｔｂ＝（１／１００ｋＨｚ）×３００＝３ｍｓ ・・・（１）
また、反復計測の時間間隔Δｔは式２に示すように、正味のＢスキャン時間ΔｔｂとＸ軸スキャナー５３の準備時間Δｔｐの和である。準備時間Δｔｐは例えばｘ軸スキャナー５３、ｙ軸スキャナー５４のスキャン位置を調整する時間である。Δｔｐ＝１ｍｓとすると、
Δｔ＝Δｔｂ＋Δｔｐ＝４ｍｓ ・・・（２）
さらに、全体の計測時間ｔｍは反復回数ｍ、ｙスキャン方向のサンプル数ｎを用いて、式３で表される。
ｔｍ＝Δｔ＊ｍ＊ｎ＝（Δｔｂ＋Δｔｐ）＊ｍ＊ｎ ・・・（３）
本実施形態ではｍ＝４、ｙ＝３００なので、全体の計測時間ｔｍ＝３．６ｓである。

ここで、Ｂスキャン時間Δｔｂと反復計測の時間間隔Δｔは短いほど人眼１００の動きの影響を受けにくく、バルクモーションノイズは小さくなる。逆にΔｔが長いと人眼１００の動きにより位置再現性が低下しバルクモーションノイズが増える。また、計測にかかる時間が増え、患者負担が増してしまう。ここで、バルクモーションとは被検眼の動きを意味し、バルクモーションノイズとは被検眼の動きにより発生するノイズを意味している。

さらに、反復計測の時間間隔Δｔについては小さすぎると血流検出にかかる時間が短くなり血流検出感度が低下する。

これらを考慮してｔｍ、Δｔ、ｎ、ｐ、Δｔｂ、Δｔｐ、を選択することが望ましい。なお、反復計測の位置再現性を高めるため、Ｘ軸スキャナー５３、Ｙ軸スキャナー５４は人眼１００を追尾しつつ、Ｂスキャンを行っても良い。

ステップＳ１３０において差動検出器３１はＡスキャン毎に干渉光を検出し、Ａ／Ｄ変換器３２を介してデジタル信号（干渉信号）に変換される。取得手段４１はＡ／Ｄ変換器３２から干渉信号を取得し、不図示の記憶部に記憶する。取得手段４１は１度のＢスキャンでＡスキャン信号ｐ個を取得する。ｐ個のＡスキャン信号は１のＢスキャン信号を構成している。

ステップＳ１３９において、取得手段４１はＢスキャンの反復計測回数のインデックスｊをインクリメントする。

次に、ステップＳ１４０において取得手段４１は反復計測回数のインデックスｊが所定の反復回数ｍより大きいか判断する。すなわち、取得手段４１はポジションｙｉでのＢスキャンがｍ回繰り返されたかを判断する。繰り返されてない場合はＳ１２０に戻り、同一位置のＢスキャン計測を繰り返す。所定回数繰り返された場合は、Ｓ１４９に進む。

ステップＳ１４９において、取得手段４１はポジションｙｉのインデックスｉをインクリメントする。

次に、ステップＳ１５０において取得手段４１はポジションｙｉのインデックスｉが所定の計測位置の数ｎより大きいか、すなわちｎ箇所の全てのＹポジションでＢスキャンを実施したかを判断する。ｎ箇所の全てのＹポジションでＢスキャンが実施されていない場合はステップＳ１１０に戻り、次の計測ポジションで計測することを繰り返す。ｎ箇所の全てのＹポジションでＢスキャンが実施された場合は、次ステップＳ１６０へ進む。

ステップＳ１６０において取得手段４１はバックグラウンドデータを取得する。取得手段４１は不図示の駆動手段を制御することでシャッター８５を閉じた状態（光路に挿入した状態）で１００回Ａスキャンを行い、取得手段４１は１００個のＡスキャン信号を平均化して記憶部に記憶する。なお、バックグラウンドデータを得るためのＡスキャン回数は１００回に限るものではない。

以上のステップを実施して、取得手段４１は、ほぼ同一箇所を最低２回以上反復計測した複数の干渉信号、及びバックグランドデータを取得することができる。

［信号処理手順］
次に、図４を用いて本実施形態の信号処理手順（情報処理方法）の一例を説明する。

図４は、干渉信号が取得されてから三次元血管画像を表示するまでのフローの一例である。

本実施形態では、ＯＣＴアンギオグラフィーの画像を生成するために、モーションコントラスト特徴量を計算する必要がある。

図４において、まずステップＳ２１０で、取得手段４１はｙ方向のポジションｙｉのインデックスｉを１に設定する。ステップＳ２２０において、取得手段４１はポジションｙｉにおける繰り返しＢスキャンにより得られたＢスキャン干渉信号（ｍ回分）を記憶手段から図３に示した処理で得られた干渉信号から抜き出す。具体的には、ポジションｙｉにおける繰り返しＢスキャンにより得られた複数のＢスキャン干渉信号を記憶手段から読み出す。

次に、ステップＳ２３０において、取得手段４１は繰り返しＢスキャンのインデックスｊを１に設定する。

ステップＳ２４０において、取得手段４１はｍ回分のＢスキャン干渉信号からｊ番目のＢスキャン干渉信号を抜き出す。

次に、ステップＳ２５０では、コンピュータ４０は図３のステップＳ１６０で取得したバックグラウンドデータをステップＳ２４０で取得したＢスキャン干渉信号から減算する。

ステップＳ２６０において、取得手段４１はバックグラウンドデータを減算したＢスキャン干渉信号をフーリエ変換する。本実施形態では高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を適用する。

ステップＳ２７０において、取得手段４１は、ステップＳ２６０においてフーリエ変換されたＢスキャン干渉信号の振幅の絶対値の２乗を計算する。この値が当該Ｂスキャンの断層像の強度（Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）となる。すなわちステップＳ２７０において取得手段４１はＩｎｔｅｎｓｉｔｙを示す断層像を取得する。

ステップＳ２８０において、取得手段４１はＢスキャンの繰り返し回数を示す反復計測回数ｊをインクリメントする。そして、ステップＳ２９０で、取得手段４１は反復計測回数ｊが反復回数ｍより大きいか判断する。すなわち、取得手段４１はあるポジションｙｉでのＢスキャンのＩｎｔｅｎｓｉｔｙ計算がｍ回繰り返されたかを判断する。反復計測回数ｊが反復回数ｍより小さい場合はステップＳ２４０に戻り、取得手段４１は同一Ｙポジションでの繰り返しＢスキャンのＩｎｔｅｎｓｉｔｙ計算を繰り返す。反復計測回数ｊが反復回数ｍより大きい場合は、ステップＳ３００へ進む。

ステップＳ３００では、位置合わせ手段４２は、あるＹポジションｙｉにおける繰り返しＢスキャンのｍフレーム分の断層像を位置合わせする。具体的には、位置合わせ手段４２は、まずｍフレーム分の断層像のうち、任意の１枚の断層像をテンプレートとして選択する。位置合わせ手段４２は、ｍフレーム分の断層像における全ての組み合わせで相関を計算し、フレーム別に相関係数の和を求め、その和が最大となるフレームの断層像をテンプレートとして選択してもよい。

次に、位置合わせ手段４２は、テンプレートとして選択された断層像と他のフレームの断層像とを照合し位置ずれ量（δＸ、δＹ、δθ）を求める。具体的には、位置合わせ手段４２は、テンプレート画像の位置と角度を変えながら他のフレームの断層像との類似度を表す指標であるＮｏｒｍａｌｉｚｅｄ Ｃｒｏｓｓ−Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ（ＮＣＣ）を計算する。そして、位置合わせ手段４２は、この値が最大となるときの画像位置の差を位置ずれ量として求める。なお、本発明では、類似度を表す指標は、テンプレートとして選択された断層像と他のフレームの断層像との特徴の類似性を表す尺度であれば種々変更が可能である。例えばＳｕｍ ｏｆ Ａｂｕｓｏｌｕｔｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ（ＳＡＤ）、Ｓｕｍ ｏｆ Ｓｑｕａｒｅｄ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ（ＳＳＤ）、Ｚｅｒｏ−ｍｅａｎｓ Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ Ｃｒｏｓｓ−Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ（ＺＮＣＣ）、Ｐｈａｓｅ Ｏｎｌｙ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ（ＰＯＣ）、Ｒｏｔａｔｉｏｎ Ｉｎｖａｒｉａｎｔ Ｐｈａｓｅ Ｏｎｌｙ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ（ＲＩＰＯＣ）等を類似度を表す指標として用いてもよい。

位置合わせ手段４２は、次に位置ずれ量（δＸ、δＹ、δθ）に基づいて、Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙを示す断層像の位置補正をテンプレート以外のｍ−１フレームの断層像に適用し、ｍフレーム分の断層像の位置合わせを行う。位置合わせ完了後、ステップＳ３１０とステップＳ３１１の処理が行われる。

ステップＳ３１０では、算出手段４３がモーションコントラスト特徴量を計算する。本実施形態ではステップＳ３００にて位置合わせされたｍフレームの断層像から算出手段４３は同じ位置のピクセルごとに分散値を計算し、その分散値をモーションコントラスト特徴量とする。なお、モーションコントラスト特徴量の求め方は種々あり、同一Ｙポジションにおける複数断層像の対応する各ピクセルの輝度値の変化を表す指標であれば本発明に適用可能である。

一方、ステップＳ３１１では、算出手段４３がステップＳ３００で得られたｍ枚の位置合わせされた断層像（Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ画像）の平均を算出し、Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ平均化画像を生成する。

ステップＳ３３０において、取得手段４１はポジションｙｉのインデックスｉをインクリメントする。そして、ステップＳ３４０において、取得手段４１はインデックスｉが計測位置の数ｎより大きいか否かを判定する。すなわちｎ箇所の全てのＹポジションで位置合わせ、Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ平均化画像の計算、モーションコントラスト特徴量の計算をしたかを取得手段４１は判断する。インデックスｉが計測位置の数ｎより小さい場合はＳ２２０に戻り、インデックスｉが計測位置の数ｎより大きい場合は、ステップＳ４００へ進む。

ステップＳ３４０を終了した時点で、すべてのＹポジションでの断層像（Ｚ−Ｘ平面）の各ピクセルのＩｎｔｅｎｓｉｔｙ平均化画像とモーションコントラスト特徴量の三次元ボリュームデータが取得されたことになる。

ステップＳ３４０の終了後、ステップＳ３５０とステップＳ３６０とへ進む。ステップＳ３５０おいては三次元血管情報取得処理が実行され、ステップＳ３６０では網膜層のセグメンテーション処理が実行される。これらの処理は並列して実行されてもよいし、連続して実行することとしてもよい。なお、ステップＳ３５０のあとにステップＳ３６０が実行されることとしてもよいし、逆の順序で実行されることとしてもよい。

まず、ステップＳ３５０における三次元血管情報取得処理について説明する。ここでは、モーションコントラスト特徴量の三次元ボリュームデータから、三次元血管情報を取得する処理の手順を例に説明する。

図５は、図４のステップＳ３５０の詳細を示すフローチャートである。

ステップＳ３５１において生成手段４４は、先にもとめたモーションコントラスト特徴量の三次元ボリュームデータを取得する。

そして、ステップＳ３５２において生成手段４４は、血管情報は残しつつノイズを除去するために、モーションコントラスト特徴量の三次元ボリュームデータに対して平滑化処理を施す。

モーションコントラスト特徴量の性質によって最適な平滑化処理は異なるが、例えば以下のような平滑化処理を用いることが考えられる。
（１）注目画素の近傍ｎｘ×ｎｙ×ｎｚ個のボクセルからモーションコントラスト特徴量の最大値を出力する平滑化方法。ここで、ｎは任意の数である。
（２）注目画素の近傍ｎｘ×ｎｙ×ｎｚ個のボクセルのモーションコントラスト特徴量の平均値を出力する平滑化方法。なお、平均値に代えて中央値を出力することとしてもよい。
（３）注目画素の近傍ｎｘ×ｎｙ×ｎｚ個のボクセルのモーションコントラスト特徴量に対して、距離による重みをつける平滑化方法。この平滑化方法では、例えば、注目画素からの距離が遠くなるほど重み付けを低くする。また、着目している血管が層境界と交差する血管であることから、例えば、距離による重み付け方法として、深さ方向に高い重みが付くようにする。すなわち、注目画素から等しい距離の画素であっても、深さ方向の画素に対する重み付けを深さ方向直交する方向の画素に対する重み付けよりも高くする。
（４）注目画素の近傍ｎｘ×ｎｙ×ｎｚ個のボクセルのモーションコントラスト特徴量に対して、注目画素からの距離による重みと注目画素との画素値の差に応じた重みをつける平滑化方法。例えば、画素値の差が小さいほど重み付けを高くする。
（５）注目画素のまわりの小領域のモーションコントラスト特徴量パターンと、周辺画素のまわりの小領域のモーションコントラスト特徴量のパターンの類似度に応じた重みを用いた値を出力する平滑化方法。この平滑化方法では、例えば、類似度が高い程重み付けを高くする。

なお、その他の血管情報を残しつつ平滑化を行う手法を用いてもよい。また、平滑化処理は必須の処理ではなく省略することとしてもよい。

次に、ステップＳ３５３において生成手段４４は、平滑化処理されたモーションコントラスト特徴量の三次元ボリュームデータに対して、血管と血管以外を分割する領域分割処理を施す。

領域分割処理としては、例えば、モーションコントラスト特徴量を表すボクセル値に対して閾値以下のものを血管以外とする方法が考えられる。ここで、注目画素の近傍ｍｘ×ｍｙ×ｍｚ個の領域で重みづけ平均を計算し定数を引くことで画素ごとに閾値の設定を行うなど適応的な閾値設定をおこなってもよい。なお、定数は重み付け平均の数％と規定することとしてもよい。また、ｍは任意の数である。なお、閾値は固定値であってもよい。

また、この閾値による領域分割処理において、生成手段４４は血管とそれ以外の領域を２値化してもよい。この場合、２値化処理を行った三次元ボリュームデータに対して、生成手段４４は、クロージング（膨張→収縮）処理とオープニング処理（収縮→膨張）処理を施すことにより、ノイズの除去を行うことができる。

他にも、例えば、生成手段４４は、モーションコントラスト特徴量の三次元ボリュームデータに対して、血管と血管以外に適切にラベル付けされたときに最少となるコスト関数を考え、コスト最小となるラベルの組み合わせを求める方法を用いてもよい。すなわち、生成手段４４は、グラフカット等の手法を用いることとしてもよい。

なお、その他の領域分割処理手法を用いてもよい。

以上の処理により、モーションコントラスト特徴量の三次元ボリュームデータから三次元血管情報が取得される。なお、各画素に対して、上記のように血管に相当するか否かを判定することに加えて、血管に相当すると判定した画素がどれだけ連続するかを考慮することとしてもよい。例えば、生成手段４４は、血管に相当すると判定した画素のうち所定値以上連続している部分を血管とし、血管に相当すると判定した画素のうち所定値未満しか連続していない部分は血管以外の部分であると修整することとしてもよい。また、生成手段４４は血管と判定した画素の連続性を判定することで、血管の走行方向、血管の長さおよび血管の端点の少なくとも一つを検出することが可能である。

一方、ステップＳ３６０の網膜層のセグメンテーション処理として、ステップＳ３１１で生成したＩｎｔｅｎｓｉｔｙ平均化画像を用いたセグメンテーション処理を具体的に説明する。

生成手段４４は、複数のＹポジションにおけるＩｎｔｅｎｓｉｔｙ平均化画像から処理対象とするＩｎｔｅｎｓｉｔｙ平均化画像を抽出する。そして、生成手段４４はメディアンフィルタとＳｏｂｅｌフィルタを抽出したＩｎｔｅｎｓｉｔｙ平均化画像にそれぞれ適用して画像を作成する（以下、それぞれメディアン画像、Ｓｏｂｅｌ画像ともいう）。

次に、生成手段４４は、作成されたメディアン画像とＳｏｂｅｌ画像とから、Ａスキャン毎にプロファイルを作成する。作成されるプロファイルは、メディアン画像では輝度値のプロファイル、Ｓｏｂｅｌ画像では勾配のプロファイルとなる。そして、生成手段４４はＳｏｂｅｌ画像から作成したプロファイル内のピークを検出する。生成手段４４はＳｏｂｅｌ画像から検出したピークの前後やピーク間に対応するメディアン画像のプロファイルを参照することで、網膜層の各領域の境界（層境界）を抽出する。すなわち、生成手段４４は層境界を示す層境界データを取得する。

セグメンテーション結果の一例を図６に示す。図６はあるＹポジションでのＩｎｅｎｓｉｔｙ平均化画像であり、セグメンテーションライン（層境界）が破線でＩｎｅｎｓｉｔｙ平均化画像にオーバーレイされている。本実施形態におけるセグメンテーション処理では、神経線維層（ＮＦＬ）と神経節細胞層（ＧＣＬ）＋内網状層（ＩＰＬ）を合わせた層との境界が検出される。更に、Ｅｌｌｉｐｓｏｉｄ Ｚｏｎｅ（ＥＺ）＋Ｉｎｔｅｒｄｉｇｉｔａｔｉｏｎ Ｚｏｎｅ（ＩＺ）＋網膜色素上皮（ＲＰＥ）を合わせた層と脈絡膜層との境界等が検出される。但し検出する層境界は上記の例に限定されるものではなく、生成手段４４は、例えば、ブルッフ膜と網膜色素上皮層との境界およびブルッフ膜と脈絡膜層との境界の少なくとも一方を層境界として検出することとしてもよい。なお、生成手段４４は検出した層境界の座標等を示す層境界データ取得する。すなわち、層境界データは、ブルッフ膜と網膜色素上皮層との境界およびブルッフ膜と脈絡膜層との境界の少なくとも一方を示す。生成手段４４は複数のＹポジションにおけるＩｎｔｅｎｓｉｔｙ平均化画像に対して上記の処理を施すことにより三次元層境界データを取得することができる。

なお、本実施形態で説明したセグメンテーション処理は一例であり、ダイクストラ法を利用したセグメンテーション処理など、その他の方法を用いても良い。また、検出する層の数は任意に設定が可能である。

次に、ステップＳ３７０では、決定手段４５は、ステップＳ３５０で得た三次元血管情報とステップＳ３６０で得た層境界データとに基づいて、層境界と交わる血管を決定（抽出）する。すなわち、決定手段４５は、層境界と交わる血管を新生血管であると判定する。具体的には、決定手段４５は、例えば、三次元血管情報に含まれる血管の座標と層境界データに含まれる層境界の座標とを比較することにより、層境界の座標と同一の座標を有する血管を層境界と交わる血管として特定する。また、例えば、決定手段４５は生成手段４４により得られた血管の両端の深さ方向の座標の間に層境界の深さ方向の座標が存在する場合に、当該血管は層境界と交わる血管として特定することとしてもよい。なお、決定手段４５は生成手段４４により得られた血管の端点の座標が層境界の座標と一致する場合に、当該血管は層境界と交わる血管として特定することとしてもよい。すなわち、決定手段４５は、層境界と交差する血管および層境界と接する血管の少なくとも一方を決定する。

ここで、三次元血管情報と層境界とが異なる断層像データから取得されている場合には、断層像データ同士の位置合わせを行うことで三次元血管情報に含まれる血管と判定された画素の座標と層境界の座標とを比較可能にする。断層像データ同士の位置合わせは例えば、それぞれの断層像に基づいて得られる積算像同士の位置合わせをすることで実現可能である。なお、三次元血管情報と層境界とが共通の断層像データから取得されている場合には上記の位置合わせを省略することも可能である。

上記の例では層境界と交わる血管を新生血管とみなしているが、決定手段４５は、血管のうち層境界から所定範囲内にある血管を新生血管とみなすこととしてもよい。層境界に対して所定範囲内にある血管は新生血管の虞があるためである。また、計算上は網膜層の層境界面を一意に定めているが、実際には境界は曖昧であり、特に患眼においては、境界が崩れている場合があるため、決定手段４５は、血管が層境界面から所定範囲内、すなわち層境界の近傍に存在するかどうか判定を行う。ここで、決定手段４５は、例えば、生成手段４４により得られた血管の端点の座標が層境界の座標から所定範囲内に存在する場合に当該血管は層境界から所定範囲内にある血管であると決定する。

なお、新生血管であることをより正確に判定するために、決定手段４５は血管の角度を考慮することとしてもよい。角度を考慮するのは、新生血管は網膜表面方向に延びるという特性を利用するためである。決定手段４５は、例えば、層境界から所定範囲内にあり且つ水平方向に対する角度が４５度から１３５度までの範囲の血管を新生血管と決定することとしてもよい。なお、上記の角度は例示であり、網膜表面方向に延びる血管を抽出できればよく上記の値に限定されるものではない。なお、決定手段４５は、血管が層境界と交わる場合においても、上記と同様に血管の角度を考慮して新生血管か否かを決定することとしてもよい。

また、新生血管であることをより正確に判定するために、決定手段４５は血管の長さを考慮することとしてもよい。長さを考慮するのは、本来血管ではないノイズを誤って新生血管と判定することを避けるためである。決定手段４５は、例えば、層境界から所定範囲内にあり且つ血管の長さが所定値以上の血管を新生血管と決定することとしてもよい。なお、決定手段４５は、血管が層境界と交わる場合においても、上記と同様に血管の長さを考慮して新生血管か否かを決定することとしてもよい。

なお、決定手段４５は、層境界と血管との位置関係、血管の角度および血管の長さの全てを考慮して新生血管か否かを決定することとしてもよい。また、決定手段４５は血管の角度のみに基づいて血管が新生血管か否かを決定することとしてもよい。さらに、決定手段４５は血管の角度および血管の長さに基づいて血管が新生血管か否かを判定することとしてもよい。

なお、決定手段４５は、新生血管であることの信頼性を示す信頼度を血管に対して付与することとしてもよい。例えば、決定手段４５は、層境界と交わる血管には層境界から所定範囲内にある血管より高い信頼度を付与する。一方、決定手段４５は、層境界から所定範囲内にある血管には層境界と交わる血管より低い信頼度を付与する。なお、信頼度の付与は、例えば、血管情報に信頼度に応じたフラグを立てることで実現される。また、決定手段４５は層境界に近いほど高い信頼度を付与することとしてもよい。さらに、決定手段４５は、血管の角度が垂直に近いほど高い信頼度を付与することとしてもよい。また、決定手段４５は、血管が長いほど高い信頼度を付与することとしてもよい。さらに、決定手段４５は、層境界と交差している血管には層境界に接している血管よりも高い信頼度を付与することとしてもよい。また、決定手段４５は、層境界と血管が交差している場合において、血管の長さが長いほど高い信頼度を付与することとしてもよい。さらに、決定手段４５は、層境界と血管が交差している場合において、層境界と血管との交点から網膜表面側に延びている血管の長さが長いほど高い信頼度を付与することとしてもよい。なお、上記の例では信頼度を付与することとしているが、新生血管の成長度と置き換えることも可能である。例えば、高い信頼度は高い成長度（新生血管が大きく成長している）と置き換えることができる。

ステップＳ３８０において、表示制御手段４６は三次元血管情報に基づく血管画像を表示部７０に表示させる。図７は、表示部７０の表示画面の一例を示す図である。図７に示すように、表示制御手段４６は、表示部７０に二次元血管画像７１、断層像７２および三次元血管画像７３を表示させている。さらに、表示制御手段４６は、表示部７０に三次元血管画像７３に生成手段４４により得られた層境界を重畳して表示させている。すなわち、表示制御手段４６は、三次元血管画像に層境界データが示す層境界を重畳して表示手段に表示させる。なお、表示制御手段４６は、表示した層境界がどの位置の層境界かを明確に示すために層境界の上下に位置する層の名称を合わせて表示部７０に表示させることとしてもよい。

また、表示制御手段４６は、表示部７０に決定手段４５により決定された血管をそれ以外の血管と識別可能に表示させる。図７に示す例では、表示制御手段４６は、決定手段４５により決定された血管を示す矢印を表示部７０に表示させている。さらに、表示制御手段４６は、層境界と交わる部分を示す円を表示部７０に表示させている。すなわち、表示制御手段４６は、三次元血管データに基づく血管画像を表示手段に表示させるとともに、決定手段により決定された血管を示すオブジェクトを表示手段に表示させる。ここで、円はオブジェクトの一例である。なおオブジェクトの形態は円に限定されるものではない。

上記の矢印および円を用いて表示制御手段４６は、決定手段４５により決定された血管とそれ以外の血管とを識別可能に表示部７０に表示させている。なお、決定手段４５により決定された血管を示す表示形態は図７に示す例に限定されるものではない。例えば、層境界から所定範囲にある血管の端点を図７に示す円で強調することとしてもよい。また、表示制御手段４６は、決定手段４５により決定された血管を他の血管と異なる色で表示部７０に表示させることとしてもよい。例えば、表示制御手段４６は、表示部７０に決定手段４５により決定された血管を赤で表示させ他の血管は白で表示させることとしてもよい。なお、表示色は何色であってもよい。すなわち、表示制御手段４６は、三次元血管データに基づく血管画像を表示手段に表示させるとともに、決定手段により決定された血管を決定手段により決定された血管以外の血管と異なる色で表示手段に表示させる。

また、表示制御手段４６は、血管に対して信頼度（または成長度）が付与されている場合には、信頼度に応じて異なる表示形態で血管を表示部７０に表示させることとしてもよい。例えば、表示制御手段４６は、信頼度が高いほど赤に近い色で血管を表示部７０に表示させ、信頼度が低いほど白に近い色（他の血管の表示色に近い色）で血管を表示部７０に表示させることとしてもよい。

また、表示制御手段４６は、検出された全ての層境界に関して決定手段４５により決定された血管を上記のような表示形態で表示部７０に表示させることとしてもよい。すなわち、境界データは複数の層境界を示している。さらに、表示制御手段４６は、複数の層境界からユーザにより選択された任意の層境界に関してのみ決定手段４５により決定された血管を上記のような表示形態で表示部７０に表示させることとしてもよい。すなわち、決定手段４５は、複数の層境界から選択された層境界と交わる血管を決定する
なお、層境界のユーザによる選択は例えば以下のようにして実現される。表示制御手段４６は層境界の検出結果を断層像７２に重畳して表示部７０に表示させ、ユーザは表示された複数の層境界の中から着目する層境界をクリックまたはタップ等により選択する。すなわち、表示制御手段４６は、三次元断層像データに基づいて二次元断層像を表示手段に表示させるとともに、複数の層境界を二次元断層像に重畳して表示させる。そして、二次元断層像に重畳して表示された層境界が選択された場合に、決定手段４５は、複数の層境界から選択された層境界と交わる血管を決定する。

なお、新生血管は脈絡膜とブルッフ膜との間の層境界および／またはブルッフ膜と網膜色素上皮層との層境界と交わることが一例として知られている。そこで、表示制御手段４６は、図７に示す画面に切り替える際には脈絡膜とブルッフ膜との間の層境界および／またはブルッフ膜と網膜色素上皮層との層境界と交わる血管に関して、他の血管とは異なる表示形態で表示部７０に表示させることとしてもよい。すなわち、図７の表示のデフォルト状態においては、複数の層境界のうち脈絡膜とブルッフ膜との間の層境界および／またはブルッフ膜と網膜色素上皮層との層境界が自動的に選択されることとしてもよい。

なお、表示制御手段４６は、二次元血管画像７１においても上記のように決定手段４５により決定された血管を他の血管と識別可能に表示させることとしてもよい。また、表示制御手段４６は眼底画像を表示部７０に表示させることとしてもよく、眼底画像に対して決定手段４５により決定された血管の位置を示す矢印や円等の表示を重畳して表示部７０に表示させることとしてもよい。なお、眼底画像は断層像を積算することにより得られる画像であってもよいし、眼底カメラまたはＳＬＯのよって得られた眼底画像であってもよい。三次元血管画像と眼底画像との位置合わせは、三次元血管画像の元になる断層像データから得られる積算画像と眼底画像との位置合わせにより実現される。すなわち、断層像データを介して三次元血管画像と眼底画像とが位置合わせされる。従って、表示制御手段４６は、眼底画像に対して決定手段４５により決定された血管の位置を示す矢印や円等の表示を重畳して表示部７０に表示させることが可能となる。

なお、表示制御手段４６は、二次元血管画像７１、断層像７２および三次元血管画像７３の全てを表示部７０に表示させる必要はなく、任意の画像を表示部７０に表示させることとしてもよい。例えば、表示制御手段４６は、決定手段４５により決定された血管とそれ以外の血管とを識別可能な状態で、層境界が重畳された三次元血管画像７３のみを表示部７０に表示させることとしてもよい。

以上、本実施形態によれば、新生血管の虞がある血管を特定することが可能である。また、新生血管とみなされた血管を他の血管と識別可能に表示させることで医師等のユーザは新生血管の虞のある血管を迅速かつ容易に把握することが可能となる。また、血管画像が表示されたデフォルトの状態では新生血管の発生している確率の高い脈絡膜とブルッフ膜との間の層境界および／またはブルッフ膜と網膜色素上皮層との層境界と交わる血管を他の血管と識別可能に表示している。このため医師等のユーザは新生血管の虞のある血管をより迅速に把握することが可能である。

また、本実施形態によれば、信頼度に応じた表示形態で血管が表示されるため、医師等のユーザによる本当に新生血管であるか否かの判断を支援することが可能である。また、本実施形態によれば、成長度に応じた表示形態で血管が表示されるため、医師等のユーザは疾病の進行の程度を迅速かつ容易に把握することが可能となる。

さらに、本実施形態によれば、三次元血管画像と層境界とは同一の断層像データに基づいて得られるため、三次元血管画像と層境界との位置関係の把握が容易である。

なお、本実施形態においては、三次元層境界データと三次元血管データとは共通の断層像データに基づいて得られることとしたが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、三次元血管データの生成に用いられる眼底の断層を示す複数の断層像データと層境界データの取得に用いられる三次元断層像データに含まれる眼底の断層を示す複数の断層像データとは異なるデータであってもよい。また、三次元血管データの生成に用いられる眼底の断層を示す複数の断層像データのそれぞれが示す画角は、層境界データの取得に用いられる三次元断層像データに含まれる眼底の断層を示す複数の断層像データのそれぞれが示す画角よりも狭いこととしてもよい。すなわち、三次元層境界データを取得するための断層像データを、三次元血管データを取得するための眼底における範囲を医師等のユーザが決定するために上記実施例における断層像データよりも広画角にすることとしてもよい。

なお、広画角な断層像データを取得する際には略同一位置を複数回走査する必要はない。広画角な断層像データが取得された場合、生成手段４４は広画角な断層像データから三次元層境界データを取得してもよい。すなわち、三次元層境界データを三次元血管データが得られた断層像データとは異なる断層像データから取得することとしてもよい。

また、上記の実施形態においては、三次元血管データおよび三次元層境界データを扱っていたが、本発明はこれに限定されるものではなく、二次元血管データおよび二次元層境界データを用いることとしてもよい。二次元のデータであっても層境界に交わる血管を特定することは可能であるため上記実施例と同様の効果を奏することが可能である。

［第２実施形態］
［撮像装置全体構成］
本実施形態は、偏光ＯＣＴを用いる場合について説明を行う。偏光ＯＣＴによれば偏光解消を起こす網膜色素上皮層を容易に抽出可能な断層像を得ることが可能である。そのため、本実施形態において、眼科装置は網膜色素上皮層とブルッフ膜等の他の層との層境界を検出し、検出した層境界と交わる血管等を新生血管とみなす。すなわち、本実施形態は、層境界の検出方法が第１実施形態と異なっている。なお、スキャンパターンなど特に記載のないものについては第一の形態と共通であるため、あらためての記載は行わない。

図８は、本実施形態における眼科装置の一例を示す図である。

本眼科装置は、偏光ＯＣＴ（Ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ Ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ ＯＣＴ；以下、ＰＳ−ＯＣＴ）１００およびコンピュータ２００を備える。なお、コンピュータ２００は第１実施形態におけるコンピュータ４０と一部機能が異なるのみで略同様である。すなわち、本実施形態において三次元断層像データはＰＳＯＣＴにより取得される。

＜ＰＳ−ＯＣＴ１００の構成＞
ＰＳ−ＯＣＴ１００の構成について説明する。

光源１０１は、低コヒーレント光源であるＳＬＤ光源（Ｓｕｐｅｒ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｔ Ｄｉｏｄｅ）であり、例えば、中心波長８５０ｎｍ、バンド幅５０ｎｍの光を出射する。光源１０１としてＳＬＤを用いたが、ＡＳＥ光源（Ａｍｐｌｉｆｉｅｄ Ｓｐｏｎｔａｎｅｏｕｓ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ）等、低コヒーレント光が出射できる光源であれば何れでも良い。

光源１０１から出射された光は、ＳＭ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｍｏｄｅ）ファイバ１３４、偏光コントローラ１０３、コネクタ１３５、ＰＭ（Ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ Ｍａｉｎｔａｉｎｉｎｇ）ファイバ１０２を通る。そして、光源１０１から出射された光は、偏光保持機能を有したファイバカップラ１０４に導かれ、測定光（ＯＣＴ測定光とも言う）と参照光（ＯＣＴ測定光に対応する参照光とも言う）に分岐される。

偏光コントローラ１０３は、光源１０１から出射された光の偏光の状態を調整するものであり、直線偏光に調整される。ファイバカップラ１０４の分岐比は、９０（参照光）：１０（測定光）である。

分岐された測定光は、ＰＭファイバ１０５を介してコリメータ１０６から平行光として出射される。出射された測定光は、眼底Ｅｒにおいて測定光を水平方向にスキャンするガルバノミラーから構成されるＸスキャナー１０７、レンズ１０８、１０９を経由する。さらに、出射された測定光は眼底Ｅｒにおいて測定光を垂直方向にスキャンするガルバノミラーから構成されるＹスキャナー１１０を介し、ダイクロイックミラー１１１に到達する。Ｘスキャナー１０７、Ｙスキャナー１１０は、取得手段４１により制御され、眼底Ｅｒの所望の範囲（断層像の取得範囲、断層像の取得位置、測定光の照射位置とも言う）で測定光を走査することができる。ダイクロイックミラー１１１は、８００ｎｍ〜９００ｎｍの光を反射し、それ以外の光を透過する特性を有する。

ダイクロイックミラー１１１により反射された測定光は、レンズ１１２を介し、測定光の光軸に垂直な面内で４５°傾けて設置されたλ／４偏光板１１３（偏光調整部材の一例）を通過する事で位相が９０°ずれ、円偏光の光に偏光制御される。なお、λ／４偏光板１１３の傾きは、例えば、偏光ビームスプリッタを内蔵したファイバカップラ１２３の偏光分割面の光軸からの傾きと対応した角度（配置状態の一例）が好ましい。

なお、λ／４偏光板１１３を光路に対して挿脱可能に構成されることが好ましい。例えば、光軸とは平行な軸を回転軸にしてλ／４偏光板１１３を回転する機械的な構成が考えられる。これにより、ＳＬＯ光学系とＰＳ−ＳＬＯ光学系とを簡単に切り換え可能な小型な装置を実現することができる。また、ＯＣＴ光学系とＰＳ−ＯＣＴ光学系とを簡単に切り換え可能な小型な装置を実現することができる。

ここで、被検眼に入射される光は、λ／４偏光板を測定光の光軸に垂直な面内で４５°傾けて設置することで円偏光の光に偏光制御されるが、被検眼の特性により眼底Ｅｒにおいて円偏光とならない場合がある。そのため、取得手段４１の制御により、λ／４偏光板の傾きを微調整できるように構成されている。

円偏光に偏光制御された測定光は、ステージ１１６上に乗ったフォーカスレンズ１１４により、被検体である眼の前眼部Ｅａを介し、眼底Ｅｒの網膜層にフォーカスされる。眼底Ｅｒを照射した測定光は各網膜層で反射・散乱し、上述の光学経路をファイバカップラ１０４に戻る。

一方、ファイバカプラ１０４で分岐された参照光は、ＰＭファイバ１１７を介してコリメータ１１８から平行光として出射される。出射された参照光は測定光と同様Ｐ偏光から参照光の光軸に垂直な面内で２２．５°Ｓ偏光へ傾けて設置されたλ／４偏光板１１９で偏光制御される。参照光は分散補償ガラス１２０介し、コヒーレンスゲートステージ１２１上のミラー１２２で反射され、ファイバカップラ１０４に戻る。参照光は、λ／４偏光板１１９を二度通過する事で直線偏光の光がファイバカップラ１０４に戻ることになる。

コヒーレンスゲートステージ１２１は、被検者の眼軸長の相違等に対応する為、駆動制御部１８０で制御される。

ファイバカップラ１０４に戻った測定光と参照光は合波されて干渉光となり、偏光ビームスプリッタを内蔵したファイバカップラ１２３に入射され、異なる偏光方向の光（本実施形態では、Ｐ偏光の光とＳ偏光の光）に分岐比５０：５０で分割される。

Ｐ偏光の光は、ＰＭファイバ１２４、コリメータ１３０を介し、グレーティング１３１により分光されレンズ１３２、ラインカメラ１３３で受光される。同様に、Ｓ偏光の光は、ＰＭファイバ１２５、コリメータ１２６を介し、グレーティング１２７により分光されレンズ１２８、ラインカメラ１２９で受光される。なお、グレーティング１２７、１３１、ラインカメラ１２９、１３３は、各偏光の方向に合わせて配置されているのは言うまでもない。

ラインカメラ１２９、１３３でそれぞれ受光した光は、光の強度に応じた電気信号として出力され、出力された電気信号は取得手段４１によって取得される。

λ／４偏光板１１３は偏光ビームスプリッタを基準に傾きを調整しているが、眼底の視神経乳頭中心と黄斑中心を結んだ直線に対し傾きを調整しても良い。また、偏光基準として鉛直方向を基準にして偏光ビームスプリッタ、λ／４偏光板１１３、１１９を調整しても同様の効果が得られる。

＜コンピュータ２００＞
本実施形態におけるコンピュータ２００はコンピュータ４０と略同様であるため詳細な説明は省略する。

［画像処理］
次に、偏光ＯＣＴにおける信号処理方法について説明する。網膜層のセグメンテーションという観点では、同じ箇所でのＢスキャンは一度でよいため、以下では特に繰り返しスキャンに関する記載はおこなっていない。しかし、三次元血管情報を取得するためにはモーションコントラスト特徴量を求める必要があるため、複数回のＢスキャンが必要であることは、第二実施形態においても同じである。

＜断層像生成、及び、眼底画像生成＞
取得手段４１は、ラインカメラ１２９、１３３から出力されたそれぞれの干渉信号に対して、一般的なＳＤ−ＯＣＴ（Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ｄｏｍａｉｎ ＯＣＴ）に用いられる再構成処理を行う。そして、取得手段４１は、各偏光成分に基づいた２つの断層像（第一の偏光に対応する断層像、第二の偏光に対応する断層像とも言う）を生成する。

まず、取得手段４１は、干渉信号から固定パターンノイズ除去を行う。固定パターンノイズ除去は検出した複数のＡスキャン信号を平均することで固定パターンノイズを抽出し、これを入力した干渉信号から減算することで行われる。

次に、取得手段４１は、干渉信号を波長から波数に変換し、フーリエ変換を行うことによって断層信号（偏光状態を示す断層信号とも言う）を生成する。

以上の処理を２つの偏光成分の干渉信号に対して行うことにより、２つの断層像が生成される。

＜輝度画像生成＞
取得手段４１は、前述した２つの断層信号からＩｎｔｅｎｓｉｔｙを示す断層像（本実施形態において以下輝度画像という場合がある）を生成する。

輝度画像は従来のＯＣＴにおける断層像と基本的に同じもので、その画素値ｒは各ラインセンサ１２９、１３３から得られた断層信号Ａ_ＨおよびＡ_Ｖから式１によって計算される。

本実施形態では、式１により得られたＩｎｔｅｎｓｉｔｙを示す断層像に基づいて生成手段４４は第１実施形態と同様に三次元血管情報を取得する。

＜ＤＯＰＵ画像生成＞
取得手段４１は、取得した断層信号Ａ_Ｈ、Ａ_Ｖとそれらの間の位相差ΔΦから、各画素毎にストークスベクトルＳを式２により計算する。

ただし、ΔΦは２つの断層像を計算する際に得られる各信号の位相Φ_ＨとΦ_ＶからΔΦ＝Φ_Ｖ−Φ_Ｈとして計算する。

次に取得手段４１は、各Ｂスキャン画像を概ね計測光の主走査方向に７０μｍ、深度方向に１８μｍ程度の大きさのウィンドウを設定する。そして、取得手段４１は各ウィンドウ内において式２で画素毎に計算されたストークスベクトルの各要素を平均し、当該ウィンドウ内の偏光の均一性ＤＯＰＵ（Ｄｅｇｒｅｅ Ｏｆ Ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ Ｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙ）を式３により計算する。

ただし、Ｑ_ｍ、Ｕ_ｍ、Ｖ_ｍは各ウィンドウ内のストークスベクトルの要素Ｑ、Ｕ、Ｖを平均した値である。この処理をＢスキャン画像内の全てのウィンドウに対して行うことで、ＤＯＰＵ画像（偏光の均一度を示す断層像とも言う）が生成される。

ＤＯＰＵは偏光の均一性を表す数値であり、偏光が保たれている個所においては１に近い数値となり、偏光が解消された保たれない箇所においては１よりも小さい数値となるものである。網膜内の構造においては、網膜色素上皮層が偏光状態を解消する性質があるため、ＤＯＰＵ画像において網膜色素上皮層に対応する部分は、他の領域に対してその値が小さくなる。ＤＯＰＵ画像は、網膜色素上皮層等の偏光を解消する層を画像化しているので、病気などにより網膜色素上皮層が変形している場合においても、輝度の変化よりも確実にＲＰＥを画像化出来る。

生成手段４４は取得手段４１により取得されたＤＯＰＵ画像からＲＰＥのセグメンテーション情報を取得する。具体的には、上述のように網膜色素上皮層に対応する部分は他の領域に対してＤＯＰＵの値が小さくなるため、生成手段４４は、ＤＯＰＵが小さい領域を網膜色素上皮層として抽出する。そして、生成手段４４は、抽出した網膜色素上皮層の下端を網膜色素上皮層とブルッフ膜との層境界として抽出することが可能である。

決定手段４６による新生血管とみなす血管の決定方法については第１実施形態と同様であるため、決定手段４６の処理の説明は省略する。

以上、本実施形態によれば、ＰＳＯＣＴにより網膜色素上皮層とブルッフ膜との層境界を容易に検出できるため、網膜色素上皮層とブルッフ膜との層境界と交わる血管または近傍の血管を容易に決定することが可能となる。特に新生血管は網膜色素上皮層とブルッフ膜との層境界と交わることが多いため新生血管の虞のある血管を特定するためにＰＳＯＣＴを用いるは有用である。

［その他の実施例］
以上、実施例を詳述したが、本発明は例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記録媒体（記憶媒体）等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器（例えば、ホストコンピュータ、インタフェース機器、撮像装置、ｗｅｂアプリケーション等）から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。

また、開示の技術の目的は、以下のようにすることによって達成されることはいうまでもない。即ち、前述した実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコード（コンピュータプログラム）を記録した記録媒体（または記憶媒体）を、システムあるいは装置に供給する。係る記憶媒体は言うまでもなく、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。そして、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行する。この場合、記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施例の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記録した記録媒体は本発明を構成することになる。

４０ コンピュータ
４１ 取得手段
４２ 位置合わせ手段
４３ 算出手段
４４ 生成手段
４５ 変更手段
４６ 表示制御手段
７０ 表示部

Claims (21)

1. 眼底の断層を示す複数の断層像データに基づいて前記眼底における血管を示す三次元の血管データを生成する生成手段と、
   前記眼底の断層を示す複数の断層像データを含む三次元の断層像データに基づいて、少なくとも一つの層境界を示す層境界データを取得する境界取得手段と、
   前記三次元の血管データと前記層境界データとを比較することによって、前記層境界と交わる血管を決定する決定手段と、
   を備えることを特徴とする眼科装置。
2. 前記境界取得手段は、前記三次元の血管データの生成に用いられる前記眼底の断層を示す複数の断層像データを含む前記三次元の断層像データに基づいて、少なくとも一つの層境界を示す層境界データを取得することを特徴とする請求項１に記載の眼科装置。
3. 前記三次元の血管データの生成に用いられる前記眼底の断層を示す複数の断層像データと前記層境界データの取得に用いられる前記三次元の断層像データに含まれる前記眼底の断層を示す複数の断層像データとは異なるデータであり、
   前記三次元の血管データの生成に用いられる前記眼底の断層を示す複数の断層像データのそれぞれが示す画角は、前記三次元の断層像データに含まれる前記眼底の断層を示す複数の断層像データのそれぞれが示す画角よりも狭いことを特徴とする請求項１または２に記載の眼科装置。
4. 眼底の断層を示す複数の断層像データに基づいて前記眼底における血管を示す血管データを生成する生成手段と、
   前記眼底の断層を示す断層像データに基づいて、少なくとも一つの層境界を示す層境界データを取得する境界取得手段と、
   前記血管データと前記層境界データとを比較することによって、前記層境界と交わる血管を決定する決定手段と、
   を備えることを特徴とする眼科装置。
5. 前記層境界データは、複数の層境界を示し、
   前記決定手段は、前記複数の層境界から選択された層境界と交わる血管を決定することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の眼科装置。
6. 前記断層像データに基づく二次元の断層像を表示手段に表示させるとともに、前記層境界データが示す複数の層境界を前記二次元の断層像に重畳して前記表示手段に表示させる表示制御手段を更に備え、
   前記二次元の断層像に重畳して表示された前記複数の層境界の少なくとも１つが選択された場合に、前記決定手段は、前記複数の層境界から選択された少なくとも１つの層境界と交わる血管を決定することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の眼科装置。
7. 前記血管データに基づく血管画像を表示手段に表示させるとともに、前記決定手段により決定された血管を前記決定手段により決定された血管以外の血管と異なる色で前記表示手段に表示させることを特徴とする表示制御手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の眼科装置。
8. 前記血管データに基づく血管画像を表示手段に表示させるとともに、前記決定手段により決定された血管を示すオブジェクトを前記表示手段に表示させる表示制御手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の眼科装置。
9. 前記三次元の血管データが示す三次元の血管画像および前記三次元の血管データを前記眼底の深さ方向に積算することで得られた二次元の血管画像の少なくとも一方を表示手段に表示させるとともに、前記決定手段により決定された血管を前記決定手段により決定された血管以外の血管と識別可能に前記表示手段に表示させる表示制御手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の眼科装置。
10. 前記血管データに基づく血管画像に前記層境界データが示す層境界を重畳して表示手段に表示させる表示制御手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の眼科装置。
11. 眼底の略同一位置を測定光で複数回走査することで得られた前記眼底の断層を示す複数の断層像データに基づいて生成される前記眼底における血管を示す血管データであって、前記眼底の異なる位置に対応する複数の前記血管データを含む三次元の血管データを生成する生成手段と、
    前記複数の断層像データのうち少なくとも一つの断層像データが共通の断層像データであって、前記眼底の異なる位置に対応する複数の前記共通の断層像データを含む、前記三次元の血管データとは異なる種類の三次元データである三次元の断層像データに基づいて、少なくとも一つの層境界を示す層境界データを取得する境界取得手段と、
    前記三次元の血管データに基づく三次元の血管画像に前記層境界データが示す層境界を重畳して表示手段に表示させる表示制御手段と、
    を備えることを特徴とする眼科装置。
12. 前記生成手段は、三次元の前記血管データの任意の深さ範囲に対応する二次元の血管画像を、前記血管データに基づく血管画像として生成することを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の眼科装置。
13. 前記生成手段は、前記血管データとして血管画像データを生成する、または、前記血管データとして血管領域を他の領域に対して領域分割することを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の眼科装置。
14. 前記層境界データは、ブルッフ膜と網膜色素上皮層との境界および前記ブルッフ膜と脈絡膜層との境界の少なくとも一方を示すことを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の眼科装置。
15. 前記断層像データは、ＰＳＯＣＴにより取得されたデータであることを特徴とする請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の眼科装置。
16. 前記眼底の断層を示す複数の断層像データであって、前記眼底の略同一位置を測定光で複数回走査することで得られた複数の断層像データの位置合わせを行う位置合わせ手段と、
    前記位置合わせが行われた複数の断層像データを用いてモーションコントラスト値を算出する算出手段と、を更に備え、
    前記生成手段は、前記算出されたモーションコントラスト値を用いて前記血管データを生成することを特徴とする請求項１乃至１５のいずれか１項に記載の眼科装置。
17. 前記眼底の断層を示す複数の断層像データであって、前記眼底の略同一位置を測定光で複数回走査することで得られた複数の断層像データの位置合わせを行う位置合わせ手段を更に備え、
    前記境界取得手段は、前記位置合わせが行われた複数の断層像データを用いて生成された平均化画像データを用いて前記層境界データを取得することを特徴とする請求項１乃至１６のいずれか１項に記載の眼科装置。
18. 眼底の断層を示す複数の断層像データに基づいて前記眼底における血管を示す三次元の血管データを生成する生成工程と、
    前記眼底の断層を示す複数の断層像データを含む三次元の断層像データに基づいて、少なくとも一つの層境界を示す層境界データを取得する境界取得工程と、
    前記三次元の血管データと前記層境界データとを比較することによって、前記層境界と交わる血管を決定する決定工程と、
    を含むことを特徴とする情報処理方法。
19. 眼底の断層を示す複数の断層像データに基づいて前記眼底における血管を示す血管データを生成する生成工程と、
    前記眼底の断層を示す断層像データに基づいて、少なくとも一つの層境界を示す層境界データを取得する境界取得工程と、
    前記血管データと前記層境界データとを比較することによって、前記層境界と交わる血管を決定する決定工程と、
    を含むことを特徴とする情報処理方法。
20. 眼底の略同一位置を測定光で複数回走査することで得られた前記眼底の断層を示す複数の断層像データに基づいて生成される前記眼底における血管を示す血管データであって、前記眼底の異なる位置に対応する複数の前記血管データを含む三次元の血管データを生成する生成工程と、
    前記複数の断層像データのうち少なくとも一つの断層像データが共通の断層像データであって、前記眼底の異なる位置に対応する複数の前記共通の断層像データを含む、前記三次元の血管データとは異なる種類の三次元データである三次元の断層像データに基づいて、少なくとも一つの層境界を示す層境界データを取得する境界取得工程と、
    前記三次元の血管データに基づく三次元の血管画像に前記層境界データが示す層境界を重畳して表示手段に表示させる表示制御工程と、
    を含むことを特徴とする情報処理方法。
21. 請求項１８乃至２０のいずれか１項に記載の情報処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。