特許 6572615 眼底画像処理装置、および眼底画像処理プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6572615

(24)【登録日】2019年8月23日

(45)【発行日】2019年9月11日

(54)【発明の名称】眼底画像処理装置、および眼底画像処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   A61B 3/12 20060101AFI20190902BHJP

   A61B 3/10 20060101ALI20190902BHJP

   A61B 3/14 20060101ALI20190902BHJP

【ＦＩ】

   A61B3/12 300

   A61B3/10 100

   A61B3/14

【請求項の数】4

【全頁数】20

(21)【出願番号】特願2015-93686(P2015-93686)

(22)【出願日】2015年4月30日

(65)【公開番号】特開2016-209147(P2016-209147A)

(43)【公開日】2016年12月15日

【審査請求日】2018年4月26日

(73)【特許権者】

【識別番号】000135184

【氏名又は名称】株式会社ニデック

(72)【発明者】

【氏名】古内 康寛

(72)【発明者】

【氏名】羽根渕 昌明

(72)【発明者】

【氏名】佐竹 倫全

(72)【発明者】

【氏名】竹野 直樹

【審査官】 ▲高▼原 悠佑

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１０−２７９４３９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 国際公開第２０１４／１２８４５６（ＷＯ，Ａ１）

【文献】 特開２０１４−２２８４７３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許出願公開第２００８／００２５５７０（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 特開２００８−０８６６７０（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許出願公開第２０１４／０２７６０２５（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 特開２０１３−０６３２１６（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１０−２９６４１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 中国特許出願公開第１０３９１４８１４（ＣＮ，Ａ）

【文献】 PODDAR, R., et al，In vivo imaging of human vasculature in the chorioretinal complex using phase-variance contrast method with phase-stabilized 1-μm swept-source optical coherence tomography，Journal of Biomedical Optics，２０１４年１２月１７日，Vol.19, No.12，126010-1 - 12610-12

【文献】 FINGLER, J. et al.，Volumetric microvascular imaging of human retina using optical coherence tomography with a novel motion contrast technique，OPTICS EXPRESS，２００９年１１月２３日，Vol.17, No.24，p.22190-22200

【文献】 KIM, D.Y., et al.，In vivo volumetric imaging of human retinal circulation with phase-variance optical coherence tomography，BIOMEDICAL OPTICS EXPRESS，２０１１年 ６月 １日，Vol.2, No.6，p.1504-1513

【文献】 SCHWARTZ, D.M., et al.，Phase-Variance Optical Coherence Tomography，OPHTHALMOLOGY，２０１４年 １月，Vol.121, No.1，p.180-187，Available online: 2013.10.22

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ａ６１Ｂ ３／００−３／１８

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

被検眼の眼底を走査された測定光と、参照光とのＯＣＴ信号を取得するＯＣＴデバイスによって取得されたモーションコントラスト正面画像と、被検眼の眼底を撮影する眼底撮影デバイスによって造影剤を用いて撮影された被検眼の蛍光正面画像と、を取得し、前記モーションコントラスト正面画像と前記蛍光正面画像との間の位置合わせを行い、前記モーションコントラスト正面画像と前記蛍光正面画像とを重畳させる演算制御手段を備え、
前記演算制御手段は、前記モーションコントラスト正面画像と前記蛍光正面画像とを重畳する場合に、一方の正面画像から他方の正面画像が透けて見えるようにして双方の正面画像を視認できるように表示手段に表示するとともに、前記モーションコントラスト正面画像における血管部分の表示色と前記蛍光正面画像における血管部分の表示色とを異なる表示色で前記表示手段に表示することを特徴とする眼底画像処理装置。

【請求項2】

前記演算制御手段は、前記モーションコントラスト正面画像と前記蛍光正面画像との間の画像の歪み情報を検出し、前記歪み情報に基づいて、前記モーションコントラスト正面画像と前記蛍光正面画像の少なくとも一方の画像の歪みを補正し、前記モーションコントラスト正面画像と前記蛍光正面画像との間の位置合わせを行うことを特徴とする請求項１の眼底画像処理装置。

【請求項3】

眼底画像処理装置において用いられる眼底画像処理プログラムであって、前記眼底画像処理装置のプロセッサによって実行されることで、
被検眼の眼底を走査された測定光と、参照光とのＯＣＴ信号を取得するＯＣＴデバイスによって取得されたモーションコントラスト正面画像と、被検眼の眼底を撮影する眼底撮影デバイスによって造影剤を用いて撮影された被検眼の蛍光正面画像と、を取得し、前記モーションコントラスト正面画像と前記蛍光正面画像との間の位置合わせを行い、前記モーションコントラスト正面画像と前記蛍光正面画像とを重畳させる演算制御ステップであって、前記モーションコントラスト正面画像と前記蛍光正面画像とを重畳する場合に、一方の正面画像から他方の正面画像が透けて見えるようにして双方の正面画像を視認できるように表示手段に表示するとともに、前記モーションコントラスト正面画像における血管部分の表示色と前記蛍光正面画像における血管部分の表示色とを異なる表示色で前記表示手段に表示する演算制御ステップを、前記眼底画像処理装置に実行させることを特徴とする眼底画像処理プログラム。

【請求項4】

前記演算制御ステップは、前記モーションコントラスト正面画像と前記蛍光正面画像との間の画像の歪み情報を検出し、前記歪み情報に基づいて、前記モーションコントラスト正面画像と前記蛍光正面画像の少なくとも一方の画像の歪みを補正し、前記モーションコントラスト正面画像と前記蛍光正面画像との間の位置合わせを行うことを特徴とする請求項３の眼底画像処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、被検眼の眼底画像を処理するための眼底画像処理装置、および眼底画像処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来の眼底画像撮影装置として、例えば、被検眼の眼底画像を撮影する眼底カメラ、走査型レーザ検眼鏡（ＳＬＯ）などが知られている。このような眼底画像撮影装置において、蛍光剤を用いて被検眼の血管造影画像を撮影する場合がある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１１-０１０９４４

【特許文献2】特開２０１５-０６６２４２

【発明の開示】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

ところで、近年において、光コヒーレンストモグラフィ装置によって被検眼の血流などのモーションコントラストを検出することが提案されている。これによって、疑似的な血管画像が取得される。

【0005】

しかしながら、眼底画像撮影装置によって蛍光撮影された血管画像と光コヒーレンストモグラフィ装置によって撮影された血管画像とでは画像の種類が異なるため、双方からの情報を有効に活用できていなかった。

【0006】

本開示は、上記の問題点に鑑み、種類の異なる画像から得られた情報を有効に活用できる眼底画像処理装置、および眼底画像処理プログラムを提供することを技術課題とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

上記課題を解決するために、本開示は以下のような構成を備えることを特徴とする。

【0008】

（１） 被検眼の眼底画像を処理する眼底画像処理装置であって、被検眼の眼底を走査された測定光と、参照光とのＯＣＴ信号を取得するＯＣＴデバイスによって取得されたモーションコントラスト正面画像と、被検眼の眼底を撮影する眼底撮影デバイスによって造影剤を用いて撮影された被検眼の蛍光正面画像と、を取得し、前記モーションコントラスト正面画像と前記蛍光正面画像との間の位置合わせを行い、前記モーションコントラスト正面画像と前記蛍光正面画像とを重畳させる演算制御手段を備え、前記演算制御手段は、前記モーションコントラスト正面画像と前記蛍光正面画像とを重畳する場合に、一方の正面画像から他方の正面画像が透けて見えるようにして双方の正面画像を視認できるように表示手段に表示するとともに、前記モーションコントラスト正面画像における血管部分の表示色と前記蛍光正面画像における血管部分の表示色とを異なる表示色で前記表示手段に表示することを特徴とする。
（２） 眼底画像処理装置において用いられる眼底画像処理プログラムであって、前記眼底画像処理装置のプロセッサによって実行されることで、被検眼の眼底を走査された測定光と、参照光とのＯＣＴ信号を取得するＯＣＴデバイスによって取得されたモーションコントラスト正面画像と、被検眼の眼底を撮影する眼底撮影デバイスによって造影剤を用いて撮影された被検眼の蛍光正面画像と、を取得し、前記モーションコントラスト正面画像と前記蛍光正面画像との間の位置合わせを行い、前記モーションコントラスト正面画像と前記蛍光正面画像とを重畳させる演算制御ステップであって、前記モーションコントラスト正面画像と前記蛍光正面画像とを重畳する場合に、一方の正面画像から他方の正面画像が透けて見えるようにして双方の正面画像を視認できるように表示手段に表示するとともに、前記モーションコントラスト正面画像における血管部分の表示色と前記蛍光正面画像における血管部分の表示色とを異なる表示色で前記表示手段に表示する演算制御ステップを、前記眼底画像処理装置に実行させることを特徴とする。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】眼底画像処理装置１の構成を示す概略図である。

【図2】眼底撮影デバイス１０の光学系を示す概略図である。

【図3】眼底画像処理装置１の制御動作を示すフローチャートである。

【図4】モーションコントラストの取得について説明する図である。

【図5】モーションコントラスト正面画像の取得について説明する図である。

【図6】モーションコントラスト正面画像と蛍光正面画像との位置合わせについて説明する図である。

【図7】モーションコントラスト正面画像と蛍光正面画像との処理について説明する図である。

【図8】モーションコントラスト正面画像と蛍光正面画像との位置合わせについて説明する図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下、本実施形態を図面に基づいて簡単に説明する。本実施形態の眼底画像処理装置（例えば、図１の眼底画像処理装置１）は、例えば、撮影デバイス（例えば、撮影デバイス１０）によって撮影された眼底画像データを処理する。

【0011】

眼底画像処理装置は、例えば、演算制御部（例えば、制御部７０）を主に備える。演算制御部は、例えば、種類の異なる眼底画像（例えば、モーションコントラスト正面画像、蛍光正面画像など）を取得し、位置合わせを行ってもよい。例えば、演算制御部は、撮影デバイスによって撮影された眼底画像を取得してもよい。もちろん、演算制御部は、撮影デバイスから取得した信号（例えば、ＯＣＴ信号、受光信号など）に基づいて画像を生成し、生成した画像を取得してもよい。

【0012】

例えば、撮影デバイスは、ＯＣＴデバイス（例えば、ＯＣＴデバイス１１）、眼底撮影デバイス（眼底撮影デバイス１２）であってもよい。

【0013】

例えば、ＯＣＴデバイスは、被検眼の眼底を走査された測定光と、参照光とのＯＣＴ信号を取得してもよいし、取得されたＯＣＴ信号に基づいてモーションコントラスト正面画像を取得してもよい。モーションコントラストは、例えば、物体の動き（例えば、血流、組織変化など）を捉えた情報であってもよい。なお、モーションコントラスト正面画像は、例えば、モーションコントラストEn face画像であってもよい。ここで、En faceは、例えば、眼底面に対して水平な面、または眼底２次元水平断層面などのことであってもよい。

【0014】

例えば、眼底撮影デバイスは、被検眼の眼底を正面方向から撮影してもよい。例えば、眼底撮影デバイスは、蛍光剤を用いて蛍光撮影を行ってもよい。例えば、眼底撮影デバイスは、被検眼の眼底を正面方向から蛍光撮影することによって、蛍光正面画像を取得してもよい。ここで、正面方向とは、例えば、被検眼の前眼部から眼底に向う方向であってもよい。

【0015】

例えば、演算制御部は、モーションコントラスト正面画像と蛍光正面画像との間の位置合わせを行ってもよい。これによって、モーションコントラスト正面画像に写った被検眼の血管構造と、蛍光正面画像に写った被検眼の血管構造を対応させることができる。

【0016】

なお、演算制御部は、蛍光正面画像において画像化された血管の分布する深さ領域と共通の深さ領域におけるモーションコントラスト正面画像を取得してもよい。なお、深さ領域とは、例えば、被検眼の眼底面と直交する方向（例えば、深さ方向、ｚ方向など）における領域であってもよい。

【0017】

例えば、演算制御部は、蛍光正面画像において画像化された血管が、被検眼のどの深さ領域に分布するかについての情報を取得し、該当する深さ領域に関して生成されたモーションコントラスト正面画像を取得してもよい。これによって、モーションコントラスト正面画像と蛍光正面画像とで共通の血管が画像化されるため、両画像の位置合わせを行い易い。もちろん、演算制御部は、ＯＣＴデバイスによって取得されたＯＣＴ信号に基づいて、該当する深さ領域に関するモーションコントラスト正面画像を生成してもよい。

【0018】

なお、演算制御部は、被検眼の病変領域（例えば、漏出部Ｑ）の少なくとも一部を除外した位置合わせ領域において、モーションコントラスト画像と蛍光正面画像との間の位置合わせを行ってもよい。例えば、演算制御部は、蛍光正面画像に基づいて被検眼の病変領域を検出し、病変領域を位置合わせ領域から除外してもよい。モーションコントラスト画像と蛍光正面画像とでは、病変領域の血管構造の写り方が異なるため、位置合わせができない場合がある。したがって、病変領域を位置合わせ領域から除外することによって、演算制御部は、両画像の位置合わせを良好に行うことができる。

【0019】

なお、演算制御部は、第１モーションコントラスト正面画像と第２モーションコントラスト正面画像を取得してもよい。この場合、演算制御部は、第１モーションコントラスト正面と第２モーションコントラスト画像を蛍光正面画像に対してそれぞれ位置合わせしてもよい。これによって、眼底上の複数の領域において、蛍光正面画像とモーションコントラスト画像との対応付けができる。なお、第１モーションコントラスト正面画像は、被検眼の眼底における測定光の第１の走査領域（例えば、領域Ａ１）において取得されたモーションコントラスト画像であってもよい。第２モーションコントラスト正面画像は、第１の走査領域とは異なる第２の走査領域（例えば、領域Ａ２）において取得されたモーションコントラスト画像であってもよい。ここで、走査領域とは、例えば、眼底面に対して水平な面を含む２次元あるいは３次元的な領域であってもよい。例えば、走査領域は、ＯＣＴデバイスからの測定光が少なくともｘｙ方向に２次元的に走査される領域であってもよい。

【0020】

なお、演算制御部は、第１モーションコントラスト正面画像と第２モーションコントラスト正面画像を位置合わせすることによってモーションコントラスト合成画像を取得してもよい。この場合、演算制御部は、モーションコントラスト合成画像と、蛍光正面画像との間の位置合わせを行ってもよい。
なお、演算制御部、例えば、モーションコントラスト正面画像と蛍光正面画像との位置合わせ結果に基づいて、両画像を表示部（例えば、表示部７５）に重畳表示させてもよい。例えば、演算制御部は、モーションコントラスト正面画像を蛍光正面画像に重畳表示させてもよい。これによって、検者は、モーションコントラスト正面画像と蛍光正面画像に写った血管構造を比較しやすい。もちろん、演算制御部は、蛍光正面画像をモーションコントラスト正面画像に重畳させてもよい。

【0021】

なお、演算制制御部は、例えば、モーションコントラスト正面画像と蛍光正面画像を異なる表示色で表示部に表示させてもよい。例えば、両画像の血管部分の表示色を、赤色、緑色、青色、黄色、白色、黒色等の異なる表示色で両画像を表示してもよい。これによって、検者は、重畳されたモーションコントラスト正面画像と蛍光正面画像のうち、どちらの画像に写った血管構造であるか容易に把握できる。なお、演算制御部は、両画像の血管部分および背景のいずれか一方を異なる表示色で表示させてもよい。

【0022】

なお、演算制御部は、モーションコントラスト正面画像と蛍光正面画像との差分を演算してもよい。例えば、演算制御部は、モーションコントラスト正面画像の輝度と蛍光正面画像の輝度との差分を求めることによって、差分画像を生成してもよい。例えば、モーションコントラスト正面画像と蛍光正面画像とで写り方の異なる病変領域等の異常な血管構造が差分として残るため、検者は、病変領域の異常な血管構造を容易に確認できる。なお、差分を求める場合、演算制御部は、両画像の輝度を調整してもよい。例えば、演算制御部は、両画像の血管部分と背景とが同様の輝度になるように調整してもよい。例えば、演算制御部は、両画像の輝度を２値化することによって輝度を調整してもよい。

【0023】

なお、演算制御部は、モーションコントラスト正面画像と蛍光正面画像との位置合わせにおいて、両画像の倍率と解像度との関係を一致させてもよい。例えば、演算制御部は、両画像の倍率と解像度との関係を一致させることによって、画素ごとの位置を合わせ易くしてもよい。例えば、演算制御部は、モーションコントラスト正面画像と蛍光正面画像の少なくとも一方の画像を編集することによって、両画像の倍率と解像度との関係を一致させてもよい。また、演算制御部は、両画像の倍率と解像度が一致するように、撮影デバイスを制御してもよい。もちろん、両画像の倍率と解像度との関係は、必ずしも一致していなくともよく、多少ずれていてもよい。

【0024】

なお、演算制御部は、例えば、モーションコントラスト正面画像と蛍光正面画像との間の画像の歪みを補正してもよい。例えば、演算制御部は、モーションコントラスト正面画像と蛍光正面画像との間の画像の歪み情報を検出し、歪み情報に基づいて両画像のうち少なくとも一方の画像の歪みを補正してもよい。これによって、演算制御部は、両画像の位置合わせを行い易くしてもよい。なお、演算制御部は、モーションコントラスト画像の歪み情報をモーションコントラスト全体に適用させてもよい。

【0025】

なお、演算制御部は、プロセッサ（例えば、ＣＰＵ７１）、記憶部（例えば、ＲＯＭ７２、記憶部７４など）を備えてもよい。プロセッサは、記憶部に記憶された眼底画像処理プログラムを眼底画像処理装置に実行させてもよい。例えば、眼底画像処理プログラムは、演算制御ステップを含んでもよい。演算制御ステップは、例えば、モーションコントラスト正面画像と蛍光正面画像との間の位置合わせを行うステップであってもよい。

【0026】

＜実施例＞
以下、本実施例の眼底画像処理装置１について図面を用いて説明する。図１に示す眼底画像処理装置１は、例えば、撮影デバイス１０によって取得された眼底画像データを処理する。

【0027】

例えば、眼底画像処理装置１は、制御部７０を備える。例えば、制御部７０は、一般的なＣＰＵ（Central Processing Unit）７１、ＲＯＭ７２、ＲＡＭ７３、等で実現される。ＲＯＭ７２には、眼底画像を処理するためのＯＣＴ信号処理プログラム、眼底を撮影するデバイス（例えば、ＯＣＴデバイス１１、眼底撮影デバイス１２などの撮影デバイス１０）の動作を制御するための各種プログラム、初期値等が記憶されている。ＲＡＭ７３は、各種情報を一時的に記憶する。なお、制御部７０は、複数の制御部（つまり、複数のプロセッサ）によって構成されてもよい。

【0028】

制御部７０には、図１に示すように、例えば、記憶部（例えば、不揮発性メモリ）７４、操作部７６、および表示部７５等が電気的に接続されている。記憶部７４は、電源の供給が遮断されても記憶内容を保持できる非一過性の記憶媒体である。例えば、ハードディスクドライブ、フラッシュＲＯＭ、着脱可能なＵＳＢメモリ等を記憶部７４として使用することができる。

【0029】

操作部７６には、検者による各種操作指示が入力される。操作部７６は、入力された操作指示に応じた信号をＣＰＵ７１に出力する。操作部７６には、例えば、マウス、ジョイスティック、キーボード、タッチパネル等の少なくともいずれかのユーザーインターフェイスを用いればよい。

【0030】

表示部７５は、装置本体に搭載されたディスプレイであってもよいし、本体に接続されたディスプレイであってもよい。パーソナルコンピュータ（以下、「ＰＣ」という。）のディスプレイを用いてもよい。複数のディスプレイが併用されてもよい。また、表示部７５は、タッチパネルであってもよい。表示部７５がタッチパネルである場合、表示部７５が操作部７６として機能する。表示部７５は、例えば、撮影デバイス１０によって取得された眼底画像データ等を表示する。

【0031】

なお、本実施例の眼底画像処理装置１は、眼底を撮影するデバイス（例えば、ＯＣＴデバイス１１、眼底撮影デバイス１２などの撮影デバイス１０）が接続されている。接続方法は、無線であってもよいし、有線であってもよい。例えば、眼底画像処理装置１は、撮影デバイス１０と同一の筐体等に収納された一体的な構成であってもよいし、別々の構成であってもよい。眼底画像処理装置１の制御部７０は、接続された撮影デバイス１０から眼底画像データを取得してもよい。もちろん、制御部７０は、撮影デバイス１０と接続されていなくともよい。この場合、制御部７０は、記憶媒体を介して撮影デバイス１０によって撮影された眼底画像データを取得してもよい。

【0032】

＜撮影デバイス＞
以下、撮影デバイス１０について説明する。撮影デバイス１０は、例えば、被検眼Ｅを撮影する。例えば、撮影デバイス１０は、ＯＣＴデバイス１１、眼底撮影デバイス１２、固視標投影部３００等を備える。なお、本実施例においては、撮影デバイス１０は制御部７０に接続されており、ＣＰＵ７１によって制御される。もちろん、撮影デバイス１０はＣＰＵ７１とは別のＣＰＵ（不図示）を備え、眼底画像データを撮影するための各種制御を行ってもよい。
＜ＯＣＴデバイス＞
以下、図２（ａ）に基づいてＯＣＴデバイス１１の概略を説明する。例えば、ＯＣＴデバイス１１は、被検眼Ｅに測定光を照射し、その反射光と測定光とによって取得されたＯＣＴ信号を取得する。ＯＣＴデバイス１１は、例えば、ＯＣＴ光学系１００、導光光学系１０６を主に備える。

【0033】

＜ＯＣＴ光学系＞
ＯＣＴ光学系１００は、被検眼Ｅに測定光を照射する。ＯＣＴ光学系１００は、被検眼Ｅから反射された測定光と，参照光との干渉状態を検出器１２０によって検出する。ＯＣＴ光学系１００は、例えば、走査部（例えば、光スキャナ）１０８を備える。走査部１０８は、例えば、被検眼上の撮像位置を変更するため、被検眼上における測定光の走査位置を変更する。ＣＰＵ７１は、設定された走査位置情報に基づいて走査部１０８の動作を制御し、検出器１２０からの受光信号に基づいてＯＣＴ信号を取得する。

【0034】

ＯＣＴ光学系１００は、いわゆる光断層干渉計（ＯＣＴ：Optical coherence tomography）の光学系である。ＯＣＴ光学系１００は、測定光源１０２から出射された光をカップラー（光分割器）１０４によって測定光（試料光）と参照光に分割する。分割された測定光は測定光学系１０７へ、参照光は参照光学系１１０へそれぞれ導光される。測定光学系１０７に導光された測定光は、導光光学系１０６によって眼Ｅの眼底Ｅｆに導かれる。その後、被検眼Ｅによって反射された測定光と，参照光との合成による干渉光を検出器１２０に受光させる。

【0035】

検出器１２０は、測定光と参照光との干渉状態を検出する。フーリエドメインＯＣＴの場合では、干渉光のスペクトル強度が検出器１２０によって検出され、スペクトル強度データに対するフーリエ変換によって所定範囲における深さプロファイル（Ａスキャン信号）が取得される。例えば、Spectral-domain OCT（ＳＤ−ＯＣＴ）、Swept-source OCT（ＳＳ−ＯＣＴ）が挙げられる。また、Time-domain OCT（ＴＤ−ＯＣＴ）であってもよい。

【0036】

ＳＤ−ＯＣＴの場合、光源１０２として低コヒーレント光源（広帯域光源）が用いられ、検出器１２０には、干渉光を各周波数成分（各波長成分）に分光する分光光学系（スペクトルメータ）が設けられる。スペクトルメータは、例えば、回折格子とラインセンサからなる。

【0037】

ＳＳ−ＯＣＴの場合、光源１０２として出射波長を時間的に高速で変化させる波長走査型光源（波長可変光源）が用いられ、検出器１２０として、例えば、単一の受光素子が設けられる。光源１０２は、例えば、光源、ファイバーリング共振器、及び波長選択フィルタによって構成される。そして、波長選択フィルタとして、例えば、回折格子とポリゴンミラーの組み合わせ、ファブリー・ペローエタロンを用いたものが挙げられる。

【0038】

光源１０２から出射された光は、カップラー１０４によって測定光束と参照光束に分割される。そして、測定光束は、光ファイバーを通過した後、空気中へ出射される。その光束は、走査部１０８、及び導光光学系１０６の他の光学部材を介して眼底Ｅｆに集光される。そして、眼底Ｅｆで反射された光は、同様の光路を経て光ファイバーに戻される。

【0039】

走査部１０８は、眼底上でＸＹ方向（横断方向）に測定光を走査させる。走査部１０８は、瞳孔と略共役な位置に配置される。例えば、走査部１０８は、２つのガルバノミラー５１，５２を有し、その反射角度が駆動機構５０によって任意に調整される。これによって、光源１０２から出射された光束はその反射（進行）方向が変化され、眼底上で任意の方向に走査される。つまり、眼底Ｅｆ上における「Ｂスキャン」が行われる。なお、走査部１０８としては、光を偏向させる構成であればよい。例えば、反射ミラー（ガルバノミラー、ポリゴンミラー、レゾナントスキャナ）の他、光の進行（偏向）方向を変化させる音響光学素子（ＡＯＭ）等が用いられる。

【0040】

参照光学系１１０は、眼底Ｅｆでの測定光の反射によって取得される反射光と合成される参照光を生成する。参照光学系１１０は、マイケルソンタイプであってもよいし、マッハツェンダタイプであっても良い。参照光学系１１０は、例えば、反射光学系（例えば、参照ミラー）によって形成され、カップラー１０４からの光を反射光学系により反射することにより再度カップラー１０４に戻し、検出器１２０に導く。他の例としては、参照光学系１１０は、透過光学系（例えば、光ファイバー）によって形成され、カップラー１０４からの光を戻さず透過させることにより検出器１２０へと導く。

【0041】

参照光学系１１０は、参照光路中の光学部材を移動させることによって、測定光と参照光との光路長差を変更する構成を有する。例えば、参照ミラーが光軸方向に移動される。光路長差を変更するための構成は、導光光学系１０６の光路中に配置されてもよい。

【0042】

＜眼底撮影デバイス＞
以下、眼底撮影デバイス１２について説明する。眼底撮影デバイス１２は、被検眼Ｅの眼底Ｅｆを正面方向（例えば、測定光の光軸方向）から撮影する。眼底撮影デバイス１２は、例えば、正面撮影光学系２００と、前述の導光光学系１０６とを主に備える。なお、本実施例の導光光学系１０６は、ＯＣＴデバイス１１と眼底撮影デバイス１２とで兼用されるが、もちろん各デバイスのそれぞれにおいて対物レンズ等の導光光学系が設けられてもよい。

【0043】

眼底撮影デバイス１２は、例えば、眼底Ｅｆの正面画像を得るために設けられている。眼底撮影デバイス１２は、例えば、光源から発せられた測定光（例えば、赤外光）を眼底上で二次元的に走査させる第２の走査部と、眼底と略共役位置に配置された共焦点開口を介して眼底反射光を受光する第２の受光素子と、を備え、いわゆる走査型レーザ検眼鏡（ＳＬＯ）の装置構成であってもよい（例えば、特開２０１５−６６２４２号公報参照）。なお、眼底撮影デバイス１２の構成としては、いわゆる眼底カメラタイプの構成であってもよい（特開２０１１−１０９４４参照）。

【0044】

図２（ｂ）に示すように、正面撮影光学系２００として走査型レーザ検眼鏡の光学系を用いた場合である。この場合、正面撮影光学系２００は、例えば、レーザ光源２０１、走査部２０４、穴開きミラー２０５、回転板ユニット２０６、受光素子２０９を主に備える。もちろん正面撮影光学系２００は、この他の光学素子を適宜備えてもよい。

【0045】

例えば、レーザ光源２０１は、少なくとも第１波長（波長７９０ｎｍ付近）のレーザ光と第２波長（波長４９０ｎｍ付近）のレーザ光とを出射してもよい。もちろんレーザ光源２０１は、単色光のみを出射してもよい。

【0046】

例えば、レーザ光源２０１からのレーザ光は、中央に開口部を有する穴開きミラー２０５の開口部を通り、走査部２０４に向かう。走査部２０４によって反射された光束は、図２（ａ）の導光光学系１０６を通過した後、被検眼Ｅの眼底Ｅｆで集光する。レーザ光源２０１から眼底Ｅｆに対してレーザ光が照射されることに伴って、眼底Ｅｆから光が発せられる。例えば、レーザ光は、眼底Ｅｆで散乱・反射される。その結果、眼底Ｅｆで散乱・反射された光（以下、眼底反射光という）が瞳孔を介して出射される。また、レーザ光は、眼底Ｅｆに存在する蛍光物質を励起させる場合がある。このため、眼底Ｅｆに存在する蛍光物質から発せられた蛍光が、瞳孔を介して出射する場合がある。

【0047】

走査部２０４は、レーザ光を眼底上で走査するためにレーザ光源２０１から導かれたレーザ光の進行方向を変える（レーザ光を偏向する）ユニットである。本実施例において、走査部２０４は、反射ミラー２０３を有している。反射ミラー２０３としては、例えば、ガルバノミラー、ポリゴンミラーであってもよい。なお、走査部２０４として、レゾナントスキャナ、光の進行（偏向）方向を変化させる音響光学素子（ＡＯＭ）等が用いられてもよい。

【0048】

回転板ユニット２０６は、受光素子２０９に受光させる光の波長を選択する。回転板ユニット２０６は、回転板２０７、駆動部２０８等を備える。例えば、回転板２０７は、眼底Ｅｆで発生した蛍光を観察するためのバリアフィルタを複数種類有している。例えば、回転板２０７が駆動部２０８によって回転されることで、受光素子２０９に向かう光路に各種フィルタがセットされる。

【0049】

回転板２０７には、例えば、赤外蛍光撮影用のバリアフィルタと、可視蛍光撮影用のバリアフィルタ等が設けられる。例えば、赤外蛍光撮影用のバリアフィルタは、赤外蛍光撮影の一つであるＩＣＧＡ撮影用のバリアフィルタとして用いられる。なお、ＩＣＧＡ（ｉｎｄｏｃｙａｎｉｎｅ−ｇｒｅｅｎ−ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ）撮影は蛍光眼底造影剤としてインドシアニングリーンを用いた蛍光撮影である。例えば、本実施例の眼底撮影デバイス１２においてＩＣＧＡ撮影を行う場合、第１のレーザ光（波長７９０ｎｍ付近）をレーザ光源２０１から照射して撮影を行い、赤外蛍光撮影用のバリアフィルタを介して波長８００ｎｍ〜８６０ｎｍ付近の蛍光を撮影する。なお、ＩＣＧＡ撮影は、主として脈絡膜血管の観察に用いられる。

【0050】

可視蛍光撮影用のバリアフィルタは、例えば、ＦＡ撮影等に用いられる。なお、ＦＡ（ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｉｎ−ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ）撮影は蛍光眼底造影剤としてフルオレセインを用いた蛍光撮影である。例えば、本実施例の眼底撮影デバイス１２においてＦＡ撮影を行う場合、第２のレーザ光（波長４９０ｎｍ付近）を照射し、可視蛍光撮影用のバリアフィルタを介して波長５１０ｎｍ〜５５０ｎｍ付近の蛍光を撮影する。なお、ＦＡ撮影は、主として網膜血管の観察に用いられる。

【0051】

受光素子２０９は、レーザ光源２０１からのレーザ光に伴う眼底Ｅｆからの光（即ち、通常撮影時には眼底反射光、蛍光撮影時においては眼底Ｅｆで発生した蛍光など）を受光する。例えば、蛍光撮影時において、ＣＰＵ７１は、受光素子２０９からの受光信号に基づいて被検眼Ｅの蛍光正面画像を取得する。

【0052】

被検眼Ｅの眼底Ｅｆにレーザ光が照射される場合、レーザ光に基づいて眼底Ｅｆで反射または出射された光は、導光光学系１０６、走査部２０４を通過し、穴開きミラー２０５で反射された後、回転板２０７のフィルタを介して受光素子２０９へ導かれる。なお、被検眼Ｅの瞳位置と穴開きミラー１２の開口部とは、光学的に共役な関係であってもよい。

【0053】

＜固視標投影部＞
固視標投影部３００は、眼Ｅの視線方向を誘導するための光学系を有する。投影部３００は、眼Ｅに呈示する固視標を有し、複数の方向に眼Ｅを誘導できる。

【0054】

例えば、固視標投影部３００は、可視光を発する可視光源を有し、視標の呈示位置を二次元的に変更させる。これによって、視線方向が変更され、結果的に撮像部位が変更される。例えば、撮影光軸と同方向から固視標が呈示されると、眼底の中心部が撮像部位として設定される。また、撮影光軸に対して固視標が上方に呈示されると、眼底の上部が撮像部位として設定される。すなわち、撮影光軸に対する視標の位置に応じて撮影部位が変更される。

【0055】

固視標投影部３００としては、例えば、マトリクス状に配列されたＬＥＤの点灯位置により固視位置を調整する構成、光スキャナを用いて光源からの光を走査させ、光源の点灯制御により固視位置を調整する構成等、種々の構成が考えられる。また、固視標投影部３００は、内部固視灯タイプであってもよいし、外部固視灯タイプであってもよい。

【0056】

＜制御動作＞
以上のような眼底画像処理装置１において、撮影デバイス１０によって取得された眼底画像データを処理するときの制御動作を図３のフローチャートに基づいて説明する。本実施例の眼底画像処理装置１は、例えば、ＯＣＴデバイス１１によって得られた画像と、眼底撮影デバイス１２によって得られた画像を位置合わせする。

【0057】

＜ＯＣＴデータの取得＞
（ステップＳ１）
まず、眼底画像処理装置１は、ＯＣＴデータを取得する。例えば、ＣＰＵ７１は、ＯＣＴデバイス１１によって検出されたＯＣＴ信号を取得し、そのデータを記憶部７４等に記憶させる。本実施例では、ＣＰＵ７１がＯＣＴデバイス１１を制御してＯＣＴ信号を検出する。

【0058】

以下、ＯＣＴデバイス１１によってＯＣＴ信号を検出する方法を説明する。例えば、ＣＰＵ７１は、固視標投影部３００を制御して被検者に固視標を投影する。そして、ＣＰＵ７１は、図示無き前眼部観察用カメラで撮影される前眼部観察像に基づいて、被検眼Ｅの瞳孔中心に測定光軸がくるように図示無き駆動部を制御して自動でアライメントを行う。

【0059】

アライメントが完了すると、ＣＰＵ７１はＯＣＴデバイス１１を制御し、被検眼Ｅの測定を行う。ＣＰＵ７１は、走査部１０８によって被検眼上に測定光を走査させ、眼底ＥｆのＯＣＴ信号を取得する。

【0060】

まず、ＣＰＵ７１はＯＣＴデバイス１１を制御し、眼底Ｅｆにおいて測定光を走査し、ＯＣＴ信号を取得する。例えば、図４（ａ）に示すように、ＣＰＵ７１は、走査部１０８の駆動を制御し、眼底Ｅｆ上に測定光を走査させる領域Ａ１において測定光を走査させる。なお、図４（ａ）において、ｚ軸の方向は、測定光の光軸の方向とする。ｘ軸の方向は、ｚ軸に垂直であって被検者の左右方向とする。ｙ軸の方向は、ｚ軸に垂直であって被検者の上下方向とする。

【0061】

例えば、ＣＰＵ７１は、領域Ａ１において走査ラインＳＬ１，ＳＬ２，・・・，ＳＬｎに沿ってｘ方向に測定光を走査させる。なお、測定光の光軸方向に交差する方向（例えば、ｘ方向）に測定光を走査させることを「Ｂスキャン」と呼ぶ。そして、１回のＢスキャンによって得られたＯＣＴ信号を１フレームのＯＣＴ信号として説明する。ＣＰＵ７１は、測定光を走査する間、検出器１２０によって検出されたＯＣＴ信号を取得する。ＣＰＵ７１は、領域Ａ１において取得されたＯＣＴ信号のＯＣＴデータを記憶部７４に記憶させる。なお、領域Ａ１は、上記のように、ｘｙ方向の走査領域であってｘ方向の走査ラインがｙ方向に複数並んだ走査領域であってもよい。

【0062】

なお、本実施例では、ＯＣＴ信号に基づいてモーションコントラストを取得する。モーションコントラストは、例えば、被検眼の血流、組織の変化などを捉えた情報であってもよい。モーションコントラストを取得する場合、ＣＰＵ７１は、被検眼の同一位置に関して時間的に異なる少なくとも２つのＯＣＴ信号を取得する。例えば、ＣＰＵ７１は、各走査ラインにおいて時間間隔を空けて複数回のＢスキャンを行い、時間の異なる複数のＯＣＴ信号を取得する。例えば、ＣＰＵ７１は、ある時間において１回目のＢスキャンを行った後、所定時間経過してから１回目と同じ走査ラインで２回目のＢスキャンを行う。ＣＰＵ７１は、このときに検出器１２０によって検出されたＯＣＴ信号を取得することによって、時間の異なる複数のＯＣＴ信号を取得してもよい。

【0063】

例えば、図４（ｂ）は、走査ラインＳＬ１，ＳＬ２，・・・，ＳＬｎにおいて時間の異なる複数回のＢスキャンを行った場合に取得されたＯＣＴデータを示している。例えば、図４（ｂ）は、走査ラインＳＬ１を時間Ｔ１１，Ｔ１２，・・・，Ｔ１Ｎで走査し、走査ラインＳＬ２を時間Ｔ２１，Ｔ２２，・・・，Ｔ２Ｎで走査し、走査ラインＳＬｎを時間Ｔｎ１，Ｔｎ２，・・・，ＴｎＮで走査した場合を示している。このように、ＣＰＵ７１はＯＣＴデバイス１１を制御し、各走査ラインにおいて時間の異なる複数回のＢスキャンを行うことによって、時間の異なる複数のＯＣＴ信号を取得してもよい。例えば、ＣＰＵ７１は、同一位置における時間の異なる複数のＯＣＴ信号を取得し、そのデータを記憶部７４に記憶させる。

【0064】

＜モーションコントラストデータの取得＞
（ステップＳ２）
ＣＰＵ７１は上記のようにＯＣＴデータを取得すると、ＯＣＴデータを処理してモーションコントラストを取得する。モーションコントラストを取得するためのＯＣＴデータの演算方法としては、例えば、複素ＯＣＴ信号の強度差を算出する方法、複素ＯＣＴ信号の位相差を算出する方法、複素ＯＣＴ信号のベクトル差分を算出する方法、複素ＯＣＴ信号の位相差及びベクトル差分を掛け合わせる方法、信号の相関を用いる方法（コリレーションマッピング）などが挙げられる。本実施例では、モーションコントラストとして位相差を算出する方法を例に説明する。

【0065】

例えば、位相差を算出する場合、ＣＰＵ７１は複数のＯＣＴ信号をフーリエ変換する。例えば、Ｎフレーム中ｎ枚目の（ｘ，ｚ）の位置の信号をＡｎ（ｘ，ｚ）で表すと、ＣＰＵ７１は、フーリエ変換によって複素ＯＣＴ信号Ａｎ（ｘ，ｚ）を得る。複素ＯＣＴ信号Ａｎ（ｘ，ｚ）は、実数成分と虚数成分とを含む。

【0066】

ＣＰＵ７１は、同じ位置の少なくとも２つの異なる時間に取得された複素ＯＣＴ信号Ａ（ｘ，ｚ）に対して位相差を算出する。例えば、ＣＰＵ７１は下記の式（１）を用いて、位相差を算出する。例えば、ＣＰＵ７１は、各走査ラインにおいて位相差を算出し（図４（ｃ）参照）、そのデータを記憶部７４に記憶させてもよい。なお、数式中のＡｎは時間ＴＮに取得された信号を示し、＊は複素共役を示している。

【0067】

【数1】

【0068】

上記のように、ＣＰＵ７１は、ＯＣＴデータに基づいて被検眼のモーションコントラストを取得する。なお、前述のように、モーションコントラストとしては、位相差に限らず、強度差、ベクトル差分等が取得されてもよい。

【0069】

＜モーションコントラスト正面画像の生成＞
（ステップＳ３）
次いで、ＣＰＵ７１は、領域Ａ１において取得されたモーションコントラストデータに基づいて、モーションコントラスト正面画像（以下、ＭＣ正面画像と略す）を生成する。ここで、正面画像とは、いわゆるEn face画像であってもよい。En faceとは、例えば、眼底面に対して水平な面、または眼底２次元水平断層面などのことである。

【0070】

なお、モーションコントラストデータからＭＣ正面画像を生成する方法としては、例えば、深さ方向の少なくとも一部の領域に関してモーションコントラストデータを取り出す方法などが挙げられる。この場合、少なくとも一部の深さ領域におけるモーションコントラストデータのプロファイルを用いてＭＣ正面画像が生成されてもよい。

【0071】

なお、ＭＣ正面画像を生成する際に、眼底Ｅｆの領域を深さ方向に分離する、いわゆるセグメンテーション処理の方法としては、例えば、ＯＣＴ信号に基づく断層画像から被検眼Ｅの網膜層の境界を検出する方法が挙げられる。例えば、ＣＰＵ７１は、ＯＣＴ信号の強度に応じて輝度値が決定された強度画像のエッジ検出によって被検眼Ｅの網膜層の境界を検出してもよい。例えば、ＣＰＵ７１は、被検眼Ｅの強度画像に基づいて神経線維層（nerve fiber layer: NFL）、神経節細胞層（ganglion cell layer: GCL）、網膜色素上皮（retinal pigment epithelium: RPE）、脈絡膜（choroid）等に被検眼Ｅの網膜層を分離してもよい。

【0072】

なお、ＣＰＵ７１は、網膜の血管が網膜層の境界に多く存在することから、網膜層の境界の検出結果に基づいて血管が多く分布する領域を分離してもよい。例えば、網膜層の境界から所定の範囲内の領域を血管の分布する深さ領域として分離してもよい。もちろん、ＣＰＵ７１は、モーションコントラスト画像から検出された血管の分布に基づいて血管の分布する深さ領域を分離してもよい。例えば、ＣＰＵ７１は、表層、中間層、深層等に網膜の領域を分離してもよい。

【0073】

なお、図５に示すように、本実施例において、ＣＰＵ７１は、脈絡膜Ｃｃよりも上の深さ領域Ｄｐ１においてＭＣ正面画像Ｐａ１を生成する。詳細は後述するが、これによって、ＭＣ正面画像と蛍光正面画像との位置合わせが行い易くなる場合がある。

【0074】

＜蛍光正面画像の取得＞
（ステップＳ４）
続いて、眼底画像処理装置１は、蛍光正面画像データを取得する。例えば、ＣＰＵ７１は、眼底撮影デバイス１２によって撮影された蛍光正面画像データを取得し、記憶部７４に記憶させる。本実施例では、ＣＰＵ７１が眼底撮影デバイス１１を制御して蛍光撮影を行う。

【0075】

例えば、ＣＰＵ７１は、駆動部２０８によって回転板２０７を回転させ、受光素子２０９に向かう光路にバリアフィルタを配置させる。アライメント完了後、検者は蛍光撮影用の造影剤を被検眼Ｅに静注させ、操作部７６への操作等によって蛍光撮影を開始させる。被検者Ｅに蛍光剤を静注後、被検眼Ｅに蛍光剤が循環してくると、眼底に照射しているレーザ光により励起された蛍光像が出現することとなる。ここで、レーザ光源２０１から出射したレーザ光によって眼底Ｅｆにて発生した蛍光が受光素子２０９に受光される。

【0076】

ＣＰＵ７１は、受光素子２０９から送信される受光信号を蛍光正面画像データとして取得する。なお、ＣＰＵ７１は、受光素子２０９からの受光信号を動画データとして記憶部７４等に記憶さてもよい。

【0077】

なお、上記の蛍光撮影は予め設定したフレームレート及び解像度に基づいて行われてもよい。例えば、フレームレート及び解像度は固定でもよいし、操作部７６の図示なき設定スイッチを用いて設定してもよいし、ＣＰＵ７１が自動で設定してもよい。ＣＰＵ７１は、設定されているフレームレート及び解像度が得られるような速度にて走査部２０４を駆動させる。

【0078】

＜位置合わせ＞
（ステップＳ５）
ＣＰＵ７１は、撮影デバイス１０から取得したＭＣ正面画像Ｐａ１と蛍光正面画像ＦＡとの間の位置合わせを行う（図６参照）。画像の位置合わせ方法は、例えば、位相限定相関法、各種相関関数を用いる方法、フーリエ変換を利用する方法、特徴点のマッチングに基づく方法、アフィン変換、歪み補正を含む位置合わせ方法（例えば、非剛性レジストレーションなど）など種々の画像処理手法が用いられる。

【0079】

例えば、ＣＰＵ７１は、ＭＣ正面画像Ｐａ１と蛍光正面画像ＦＡを１画素ずつ位置ずれさせ、両者が最も一致する（相関が最も高くなる）ように画像の位置合わせを行ってもよい。そして、ＣＰＵ７１は、両画像間の位置ずれ方向及び位置ずれ量等の位置合わせ情報を検出してもよい。また、ＭＣ正面画像Ｐａ１及び蛍光正面画像ＦＡから共通する特徴点を抽出し、抽出された特徴点の位置合わせ情報を検出してもよい。

【0080】

なお、ＭＣ正面画像Ｐａ１と蛍光正面画像ＦＡとは画像の種類が異なるため、画像の位置合わせが困難な場合がある。例えば、蛍光正面画像ＦＡによって撮影される血管の種類と、ＭＣ正面画像Ｐａ１によって撮影される血管の種類が異なると、両画像に写る血管の構造が異なってしまうため、位置合わせが正常に行えない場合がある。

【0081】

このような場合、ＣＰＵ７１は、モーションコントラストに基づいてＭＣ正面画像Ｐａ１を生成する際に、蛍光正面画像ＦＡによって撮影される血管に応じて、ＭＣ正面画像Ｐａ１を生成する深さ領域を変更してもよい。例えば、ＦＡ撮影によって取得された蛍光正面画像ＦＡには、脈絡膜Ｃｃよりも上層に存在する血管が主に撮影される。従って、ＣＰＵ７１は、セグメンテーション処理によって脈絡膜を検出し、脈絡膜よりも眼底表面側の深さ領域Ｄｐ１において取得されたモーションコントラストデータに基づいてＭＣ正面画像Ｐａ１を生成してもよい（図５参照）。

【0082】

このように、蛍光正面画像ＦＡに写り込む血管の種類に応じてＭＣ正面画像Ｐａ１を生成する深さ領域を設定することによって、両画像に写り込む血管構造が似たものになり、位置合わせが容易となる。また、両画像を重畳させた場合、結果構造が似ているため、検者にとって画像の比較が容易となる。

【0083】

なお、ＩＣＧＡ撮影によって取得された蛍光正面画像ＦＡでは、脈絡膜の血管が主に撮影される。このため、ＣＰＵ７１は、例えば、脈絡膜ＣｃにおけるＭＣ正面画像を取得し、蛍光正面画像ＦＡと位置合わせしてもよい。

【0084】

＜表示＞
（ステップＳ６）
ＣＰＵ７１は、画像の位置合わせを行うと、位置合わせ情報に基づいて重畳した重畳画像を表示部７５に表示させる。このように、ＭＣ正面画像Ｐａ１と蛍光正面画像ＦＡと重畳表示させることによって、両画像の対応関係を容易に確認することができる。したがって、検者は、ＭＣ正面画像Ｐａ１と蛍光正面画像ＦＡとを用いた診断を容易に行える。

【0085】

なお、図６の上段に示すように、眼底Ｅｆの病変部等において蛍光剤が血液とともに血管の外に漏出している場合、蛍光正面画像ＦＡは漏出された蛍光剤が白くぼけたような画像になるため、漏出部Ｑにおける血管構造の確認がしづらい。一方、ＭＣ正面画像Ｐａ１は、血流の流れが検出されたものであるため、漏出部Ｑにおいても漏出した血液の影響を受けることなく、血流情報に基づく血管構造が検出できる。その反面、ＭＣ正面画像Ｐａ１では、漏出した血液の検出が困難な場合が多く、病変部を特定しづらい。したがって、蛍光剤が漏出した漏出部Ｑに対応するＭＣ正面画像Ｐａ１を蛍光正面画像ＦＡに重畳させることによって、検者は漏出部Ｑの血管構造を容易に確認できる。

【0086】

なお、ＣＰＵ７１は、蛍光正面画像ＦＡにおいて特定された領域においてＭＣ正面画像Ｐａ１を表示させてもよい。例えば、蛍光正面画像ＦＡにおいて特定された病変部におけるＭＣ正面画像Ｐａ１を表示部７５に表示させてもよい。これによって、検者は、病変部等の血管構造を容易に確認することができる。なお、この場合、ＭＣ正面画像Ｐａ１と蛍光正面画像ＦＡとの位置合わせ情報が用いられる。

【0087】

また、上記のような漏出（Leakage）だけでなく、染色（Staining：例えば、組織異常による色素が漏出したもの）、貯留（Pooling：例えば、血液網膜関門から漏出した色素が組織間への貯留したもの）、毛細血血管瘤（Microaneurysm：例えば、細い動脈に圧力がかかることによってできた動脈瘤）等の病変部についても、蛍光正面画像ＦＡでは血管構造が確認しづらいため、ＣＰＵ７１は、ＭＣ正面画像Ｐａ１を重畳表示させて血管構造を容易に確認できるようにしてもよい。

【0088】

なお、蛍光正面画像ＦＡとＭＣ正面画像Ｐａ１を重畳させる場合、ＣＰＵ７１は重畳させた画像の透明度を調整してもよい。例えば、ＣＰＵ７１は、蛍光正面画像ＦＡの上にＭＣ正面画像Ｐａ１を重畳させる場合、ＭＣ正面画像Ｐａ１の透明度を調整し、蛍光正面画像ＦＡがＭＣ正面画像Ｐａ１の下から透けて見えるようにしてもよい。例えば、ＣＰＵ７１は、操作部７６への操作に応じてＭＣ正面画像Ｐａ１の透明度を調整してもよい。このように、重畳させる画像の透明度を調整することによって、蛍光正面画像ＦＡとＭＣ正面画像Ｐａ１の両方を視認できるようにしてもよい。これによって、検者は、ＭＣ正面画像と蛍光正面画像ＦＡとを容易に対比することができる。

【0089】

なお、蛍光正面画像ＦＡとＭＣ正面画像Ｐａ１を重畳させる場合、ＣＰＵ７１は蛍光正面画像ＦＡとＭＣ正面画像Ｐａ１の色を変更してもよい。例えば、蛍光正面画像ＦＡとＭＣ正面画像Ｐａ１とを異なる色で表示するようにしてもよい。例えば、蛍光正面画像ＦＡを赤色、ＭＣ正面画像を緑色で表示してもよい。もちろん、赤色、緑色以外の色（例えば、青色、黄色、白色、黒色など）の色を用いて表示してもよい。これによって、検者は、蛍光正面画像ＦＡとＭＣ正面画像Ｐａ１とが重畳された場合に、どちらの画像による血管構造かを把握しやすい。

【0090】

なお、ＣＰＵ７１は、図７（ａ）に示すように、ＭＣ正面画像Ｐａ１と蛍光正面画像ＦＡの位置合わせ情報に基づいて、ＭＣ正面画像Ｐａ１に漏出部Ｑの位置を示すマークＱｍを重畳させてもよい。これによって、検者は、ＭＣ正面画像Ｐａ１における漏出部Ｑの位置を把握することができる。

【0091】

さらに、ＣＰＵ７１は、ＭＣ正面画像Ｐａ１と蛍光正面画像ＦＡの差分を演算してもよい。例えば、ＣＰＵ７１は、図７（ｂ）に示すように、輝度等の差分に基づく差分画像Ｐｄを生成してもよい。例えば、差分画像Ｐｄは、正常な血管構造が消え、漏出部Ｑの血管構造のみが表れた画像となる。これによって、検者は、病変部の位置および血管構造などを容易に把握できる。なお、ＣＰＵ７１は、ＭＣ正面画像Ｐａ１と蛍光正面画像ＦＡの差分を演算する際に、両画像の輝度を調整し、正常な血管構造が上手く相殺されるようにしてもよい。例えば、ＣＰＵ７１は、両画像の輝度を２値化することで調整し、２値化した両画像の差分を演算してもよい。

【0092】

なお、前述のように、ＭＣ正面画像Ｐａ１と蛍光正面画像ＦＡでは病変部（例えば、漏出部Ｑ）の写り方が異なる。この場合、病変部においては画像間の相関が取れず、位置合わせに支障をきたす場合がある。したがって、ＣＰＵ７１は、病変部を除外した領域においてＭＣ正面画像と蛍光正面画像ＦＡとの間の位置合わせを行ってもよい。例えば、ＣＰＵ７１は、蛍光正面画像ＦＡを輝度値の解析等によって病変部を特定し、特定された病変部を除外した位置合わせ領域においてＭＣ正面画像Ｐａ１との間の位置合わせを行ってもよい。これによって、病変部の写り方の違いによる影響を受けずにＭＣ正面画像Ｐａ１と蛍光正面画像ＦＡとの間の位置合わせを行える。

【0093】

なお、病変部の特定方法としては、例えば、通常の撮影によって得られた眼底正面画像と、蛍光正面画像ＦＡとを比較する方法、異なる時間に撮影された複数の蛍光正面画像ＦＡを比較する方法などが挙げられる。例えば、蛍光剤の静注直後に撮影された蛍光正面画像ＦＡと、蛍光剤の静注からしばらく経過した後に撮影された蛍光正面画像ＦＡと、を比較してもよい。この場合、蛍光剤が血管の外に漏出する前と後の画像の変化に基づいて病変部を検出してもよい。もちろん、操作部７６への操作に基づいて、病変部を特定してもよい。

【0094】

なお、画像の位置合わせにおいて、ＭＣ正面画像Ｐａ１と蛍光正面画像ＦＡとの倍率と解像度との関係を同等にしてもよい。例えば、ＣＰＵ７１は、ＯＣＴデバイス１１と眼底撮影デバイス１２を制御することによって、ＭＣ正面画像Ｐａ１と蛍光正面画像ＦＡの撮影倍率と解像度との関係が同等になるように両画像の撮影を行ってもよい。例えば、ＣＰＵ７１は、撮影倍率と解像度との関係が同等になるように、撮影デバイス１０の走査部（例えば、走査部１０８，２０４）等の駆動を制御してもよい。両画像の撮影倍率と解像度の関係が同等になることによって、画像処理による位置合わせが容易になる。もちろん、解像度を同一にしなくともよく、近ければよい。

【0095】

なお、ＣＰＵ７１がＯＣＴデバイス１１と眼底撮影デバイス１２を制御しない場合、つまり、ＣＰＵ７１が、外部の撮影デバイス１０によって眼底画像データを取得する場合、ＣＰＵ７１は、ＭＣ正面画像Ｐａ１と蛍光正面画像ＦＡの少なくともいずれかの眼底画像を編集してもよい。例えば、ＣＰＵ７１は、ＭＣ正面画像Ｐａ１と蛍光正面画像ＦＡとの撮影倍率と解像度との関係が同等になるように、ＭＣ正面画像と蛍光正面画像ＦＡの少なくともいずれかの眼底画像の解像度を変更してもよい。例えば、ＣＰＵ７１は、ＭＣ正面画像Ｐａ１と蛍光正面画像ＦＡの撮影倍率と解像度をＯＣＴデバイス１１と眼底撮影デバイス１２から取得してもよい。例えば、ＣＰＵ７１は、ＭＣ正面画像Ｐａ１と蛍光正面画像ＦＡのうち、解像度の大きい画像の解像度を小さくし、解像度の小さい画像に合わせることによって、両画像の解像度を同等にしてもよい。

【0096】

なお、蛍光正面画像ＦＡとＭＣ正面画像とを重畳させる場合、複数のＭＣ正面画像を蛍光正面画像ＦＡに重畳させてもよい。例えば、図８に示すように、ＣＰＵ７１は、領域Ａ１と領域Ａ２におけるモーションコントラストをそれぞれ取得し、領域Ａ１と領域Ａ２においてそれぞれＭＣ正面画像Ｐａ１，Ｐａ２を生成してもよい。そして、ＣＰＵ７１は、ＭＣ正面画像Ｐａ１とＭＣ正面画像Ｐａ２を一つの蛍光正面画像ＦＡに重畳させてもよい。なお、領域Ａ１と領域Ａ２は、少なくとも一部が異なる眼底上の領域であってもよく、全部が異なる領域であってもよい。

【0097】

なお、一つの蛍光正面画像ＦＡに対して複数のＭＣ正面画像を位置合わせする場合、複数のＭＣ正面画像Ｐａ１，Ｐａ２のそれぞれを蛍光正面画像ＦＡに対して位置合わせしてもよいし、複数のＭＣ正面画像Ｐａ１，Ｐａ２を予め位置合わせして得られた合成画像Ｐｒを蛍光正面画像ＦＡに対して位置合わせしてもよい。

【0098】

なお、ＭＣ正面画像と蛍光正面画像とを取得する順番は、どちらが先でもよく、同時に取得されてもよい。例えば、眼底撮影デバイス１２によって蛍光正面画像を撮影してから、ＯＣＴデバイス１１によってＯＣＴ信号を取得してもよい。この場合、ＣＰＵ７１は、蛍光正面画像において特定された領域（例えば、病変部）に関してＯＣＴデバイス１１の測定光を走査し、モーションコントラストを取得してもよい。これによって、病変部等のＭＣ正面画像を的確に取得できる。

【0099】

＜歪み補正＞
なお、ＣＰＵ７１は、例えば、正面画像の歪みを補正してもよい。例えば、モーションコントラストは測定時間が長いため、ＭＣ正面画像が歪む場合がある。このように、蛍光正面画像ＦＡに対してＭＣ正面画像が歪んでいる場合、両画像の特徴領域（例えば、血管部など）が合わず、位置合わせが困難である。このような場合、ＣＰＵ７１は、ＭＣ正面画像と蛍光正面画像ＦＡに対して歪み補正を含む位置合わせ処理（例えば、非剛性レジストレーション等）を行ってもよい。これによって、ＭＣ正面画像等の少なくとも一部に歪みが生じている場合でも、ＭＣ正面画像と蛍光正面画像との間の位置合わせを好適に行える。なお、ＣＰＵ７１は、ＭＣ正面画像を歪み補正したときの補正量を３次元のモーションコントラストデータに展開し、モーションコントラストデータ全体の歪みを補正してもよい。

【0100】

なお、ＭＣ正面画像と蛍光正面画像ＦＡの位置合わせにおいて、各画像の撮影条件が用いられてもよい。例えば、画像の位置合わせに撮影位置情報が用いられてもよい。例えば、ＣＰＵ７１は、撮影位置情報を用いて、各正面画像の撮影位置をある程度特定した状態で位置合わせを行ってもよい。この場合、ＣＰＵ７１は、各正面画像を取得した際の測定光の走査位置、および被検眼Ｅに呈示する固視標の固視位置等を撮影位置情報として用いてもよい。このように、ＣＰＵ７１は、各正面画像の撮影位置情報を用いることによって、画像の位置合わせの処理速度を速くしてもよい。

【0101】

なお、ＭＣ正面画像と蛍光正面画像の位置合わせにおいて、ＣＰＵ７１は、他の種類の画像データを用いてもよい。例えば、ＣＰＵ７１は、ＯＣＴデバイス１１と眼底撮影デバイス１２とは別の撮影光学系によって撮影された画像を取得してもよい。例えば、他の種類の画像としては、赤外正面画像等が挙げられる。例えば、ＣＰＵ７１は、ＭＣ正面画像が撮影されたときの第１赤外正面画像と、蛍光正面画像が撮影されたときの第２赤外正面画像との位置ずれ量を検出し、検出された位置ずれ量に基づいて、ＭＣ正面画像と蛍光正面画像の位置合わせを行ってもよい。また、例えば、ＣＰＵ７１は、同一の赤外正面画像に対して、ＭＣ正面画像と蛍光正面画像をそれぞれ位置合わせし、取得された位置合わせ情報に基づいて、ＭＣ正面画像と蛍光正面画像を位置合わせしてもよい。

【0102】

なお、ＭＣ正面画像との位置合わせに用いる蛍光正面画像は、例えば、造影剤を注射した直後に撮影された蛍光正面画像であってもよいし、しばらく時間が経過した後に造影剤が血管に行き渡った状態で撮影された蛍光正面画像であってもよい。

【符号の説明】

【0103】

１０ 撮影デバイス
１１ ＯＣＴデバイス
１２ 眼底撮影デバイス
７０ 制御部
７１ ＣＰＵ
７２ ＲＯＭ
７３ ＲＡＭ
７４ 記憶部
７５ モニタ
７６ 操作部
１００ ＯＣＴ光学系
１０８ 走査部
２００ 正面撮影光学系
３００ 固視標投影部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】