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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024052026
(43)【公開日】2024-04-11
(54)【発明の名称】ＯＣＴ装置およびＯＣＴデータ処理プログラム
(51)【国際特許分類】
A61B 3/10 20060101AFI20240404BHJP
G06T 1/00 20060101ALI20240404BHJP
G06T 3/4046 20240101ALI20240404BHJP
G06T 3/4053 20240101ALI20240404BHJP
【ＦＩ】
A61B3/10 100
G06T1/00 290Z
G06T3/40 725
G06T3/40 730
【審査請求】未請求
【請求項の数】9
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022158459
(22)【出願日】2022-09-30
(71)【出願人】
【識別番号】000135184
【氏名又は名称】株式会社ニデック
(74)【代理人】
【識別番号】100166785
【弁理士】
【氏名又は名称】大川 智也
(74)【代理人】
【識別番号】100184550
【弁理士】
【氏名又は名称】高田 珠美
(72)【発明者】
【氏名】柴 涼介
(72)【発明者】
【氏名】余語 宏文
(72)【発明者】
【氏名】樋口 幸弘
【テーマコード（参考）】
4C316
5B057
【Ｆターム（参考）】
4C316AA09
4C316AB03
4C316AB04
4C316AB11
4C316AB12
4C316AB16
4C316FA14
4C316FB21
4C316FB29
4C316FZ01
5B057AA07
5B057CC01
5B057CD05
5B057DC40
(57)【要約】
【課題】ＯＣＴデータに含まれるノイズフロアの影響を適切に抑制することが可能なＯＣＴ装置およびＯＣＴデータ処理プログラムを提供する。
【解決手段】制御部は、ＯＣＴデータ取得ステップと補正ステップを実行する。ＯＣＴデータ取得ステップでは、制御部は、受光素子によって検出された干渉信号を処理することで生成される、組織の深さ方向についてのＯＣＴデータを取得する。補正ステップでは、制御部は、データ取得位置の深さに応じた補正量を用いて、ＯＣＴデータにおける、データ取得位置の深さに依存して強度が変化するノイズフロアの影響を抑制する補正処理を実行する。
【選択図】図５
【解決手段】制御部は、ＯＣＴデータ取得ステップと補正ステップを実行する。ＯＣＴデータ取得ステップでは、制御部は、受光素子によって検出された干渉信号を処理することで生成される、組織の深さ方向についてのＯＣＴデータを取得する。補正ステップでは、制御部は、データ取得位置の深さに応じた補正量を用いて、ＯＣＴデータにおける、データ取得位置の深さに依存して強度が変化するノイズフロアの影響を抑制する補正処理を実行する。
【選択図】図５
【特許請求の範囲】
【請求項1】
ＯＣＴ光源と、
前記ＯＣＴ光源から出射された光を測定光と参照光に分岐する分岐光学素子と、
前記分岐光学素子によって分岐された前記測定光を被検眼の組織に照射する照射光学系と、
前記組織によって反射された前記測定光と、前記分岐光学素子によって分岐された前記参照光の干渉信号を検出する受光素子と、
制御部と、
を備え、
前記制御部は、
前記受光素子によって検出された干渉信号を処理することで生成される、前記組織の深さ方向についてのＯＣＴデータを取得し、
データ取得位置の深さに応じた補正量を用いて、前記ＯＣＴデータにおける、データ取得位置の深さに依存して強度が変化するノイズフロアの影響を抑制する補正処理を実行することを特徴とするＯＣＴ装置。
前記ＯＣＴ光源から出射された光を測定光と参照光に分岐する分岐光学素子と、
前記分岐光学素子によって分岐された前記測定光を被検眼の組織に照射する照射光学系と、
前記組織によって反射された前記測定光と、前記分岐光学素子によって分岐された前記参照光の干渉信号を検出する受光素子と、
制御部と、
を備え、
前記制御部は、
前記受光素子によって検出された干渉信号を処理することで生成される、前記組織の深さ方向についてのＯＣＴデータを取得し、
データ取得位置の深さに応じた補正量を用いて、前記ＯＣＴデータにおける、データ取得位置の深さに依存して強度が変化するノイズフロアの影響を抑制する補正処理を実行することを特徴とするＯＣＴ装置。
【請求項2】
請求項１に記載のＯＣＴ装置であって、
前記制御部は、データ取得位置の深さの単位変化量当たりのノイズフロアの変動量に応じた補正係数に、データ取得位置の深さを掛けた値を、深さに応じた前記補正量として、前記補正処理を実行することを特徴とするＯＣＴ装置。
前記制御部は、データ取得位置の深さの単位変化量当たりのノイズフロアの変動量に応じた補正係数に、データ取得位置の深さを掛けた値を、深さに応じた前記補正量として、前記補正処理を実行することを特徴とするＯＣＴ装置。
【請求項3】
請求項１に記載のＯＣＴ装置であって、
前記ＯＣＴ装置自身が実際に撮影動作を行うことで取得されたデータにおける、データ取得位置の深さに応じた信号強度の変動量に基づいて、データ取得位置の深さに応じた補正量を求めるための補正パラメータが、前記ＯＣＴ装置毎に設定されることを特徴とするＯＣＴ装置。
前記ＯＣＴ装置自身が実際に撮影動作を行うことで取得されたデータにおける、データ取得位置の深さに応じた信号強度の変動量に基づいて、データ取得位置の深さに応じた補正量を求めるための補正パラメータが、前記ＯＣＴ装置毎に設定されることを特徴とするＯＣＴ装置。
【請求項4】
請求項３に記載のＯＣＴ装置であって、
前記補正パラメータは、前記ＯＣＴ装置自身が過去に実行した撮影動作によって取得されたデータに基づいて、前記ＯＣＴ装置毎に予め設定されていることを特徴とするＯＣＴ装置。
前記補正パラメータは、前記ＯＣＴ装置自身が過去に実行した撮影動作によって取得されたデータに基づいて、前記ＯＣＴ装置毎に予め設定されていることを特徴とするＯＣＴ装置。
【請求項5】
請求項３に記載のＯＣＴ装置であって、
前記制御部は、
撮影動作を行う毎に、前記撮影動作によって取得された補正対象のデータそのもの、または、前記撮影動作の前後に取得されたデータに基づいて、前記補正パラメータを設定することを特徴とするＯＣＴ装置。
前記制御部は、
撮影動作を行う毎に、前記撮影動作によって取得された補正対象のデータそのもの、または、前記撮影動作の前後に取得されたデータに基づいて、前記補正パラメータを設定することを特徴とするＯＣＴ装置。
【請求項6】
請求項３に記載のＯＣＴ装置であって、
前記補正パラメータは、前記測定光の反射光に起因する信号の増加が表れていないデータであるダークデータの、データ取得位置の深さに応じた信号強度の変動量に基づいて設定されることを特徴とするＯＣＴ装置。
前記補正パラメータは、前記測定光の反射光に起因する信号の増加が表れていないデータであるダークデータの、データ取得位置の深さに応じた信号強度の変動量に基づいて設定されることを特徴とするＯＣＴ装置。
【請求項7】
請求項１に記載のＯＣＴ装置であって、
前記制御部は、
前記ＯＣＴデータが取得された際の、前記受光素子による単位時間当たりの干渉信号の取得回数に応じて、前記補正処理を行う際の、データ取得位置の深さに応じた前記補正量を変更することを特徴とするＯＣＴ装置。
前記制御部は、
前記ＯＣＴデータが取得された際の、前記受光素子による単位時間当たりの干渉信号の取得回数に応じて、前記補正処理を行う際の、データ取得位置の深さに応じた前記補正量を変更することを特徴とするＯＣＴ装置。
【請求項8】
請求項１に記載のＯＣＴ装置であって、
前記制御部は、
データ取得位置の深さに応じた前記補正処理が行われた前記ＯＣＴデータに基づいて、前記組織の画像データを生成し、
機械学習アルゴリズムによって訓練されており、且つ、入力された画像データの画質を向上させた高画質画像のデータを出力する数学モデルに、生成された前記画像データを入力することで、高画質画像のデータを取得することを特徴とするＯＣＴ装置。
前記制御部は、
データ取得位置の深さに応じた前記補正処理が行われた前記ＯＣＴデータに基づいて、前記組織の画像データを生成し、
機械学習アルゴリズムによって訓練されており、且つ、入力された画像データの画質を向上させた高画質画像のデータを出力する数学モデルに、生成された前記画像データを入力することで、高画質画像のデータを取得することを特徴とするＯＣＴ装置。
【請求項9】
ＯＣＴ装置によって取得されたデータを処理するＯＣＴデータ処理装置によって実行されるＯＣＴデータ処理プログラムであって、
前記ＯＣＴ装置は、
ＯＣＴ光源と、
前記ＯＣＴ光源から出射された光を測定光と参照光に分岐する分岐光学素子と、
前記分岐光学素子によって分岐された前記測定光を被検眼の組織に照射する照射光学系と、
前記組織によって反射された前記測定光と、前記分岐光学素子によって分岐された前記反射光の干渉信号を検出する受光素子と、
を備え、
前記ＯＣＴデータ処理プログラムが前記ＯＣＴデータ処理装置の制御部によって実行されることで、
前記受光素子によって検出された干渉信号を処理することで生成される、前記組織の深さ方向についてのＯＣＴデータを取得するＯＣＴデータ取得ステップと、
データ取得位置の深さに応じた補正量を用いて、前記ＯＣＴデータにおける、データ取得位置の深さに依存して強度が変化するノイズフロアの影響を抑制する補正処理を実行する補正ステップと、
を前記ＯＣＴデータ処理装置に実行させることを特徴とするＯＣＴデータ処理プログラム。
前記ＯＣＴ装置は、
ＯＣＴ光源と、
前記ＯＣＴ光源から出射された光を測定光と参照光に分岐する分岐光学素子と、
前記分岐光学素子によって分岐された前記測定光を被検眼の組織に照射する照射光学系と、
前記組織によって反射された前記測定光と、前記分岐光学素子によって分岐された前記反射光の干渉信号を検出する受光素子と、
を備え、
前記ＯＣＴデータ処理プログラムが前記ＯＣＴデータ処理装置の制御部によって実行されることで、
前記受光素子によって検出された干渉信号を処理することで生成される、前記組織の深さ方向についてのＯＣＴデータを取得するＯＣＴデータ取得ステップと、
データ取得位置の深さに応じた補正量を用いて、前記ＯＣＴデータにおける、データ取得位置の深さに依存して強度が変化するノイズフロアの影響を抑制する補正処理を実行する補正ステップと、
を前記ＯＣＴデータ処理装置に実行させることを特徴とするＯＣＴデータ処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）の原理に基づいて被検体の組織のデータを取得するＯＣＴ装置、および、ＯＣＴの便利に基づいて得られるデータを処理するためのＯＣＴデータ処理プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
ＯＣＴ装置は、ＯＣＴ光から分割された測定光を被検物に導く一方で、参照光を参照光学系に導き、被検体（例えば被検眼）で反射した測定光と参照光との合成により得られる干渉信号に基づいてＯＣＴデータを取得する。ＯＣＴ装置は、例えば、眼球または皮膚等の生体組織の断層画像を得る場合等に使用される。
【0003】
被検体（例えば、被検眼等）のＯＣＴデータに含まれるノイズの影響を抑制するための種々の技術が提案されている。例えば、特許文献１には、断層画像の深さ方向の一部に表れるＦＰＮ（Ｆｉｘ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｎｏｉｓｅ）を除去する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２０１３－１５６２２９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
ＯＣＴデータに含まれるノイズの１つに、ＯＣＴ装置の機器自体によってＯＣＴデータの全体に発生するノイズフロア（「背景ノイズ」と表現される場合もある）が存在する。ところで、従来は、ＯＣＴデータが取得される深さ方向の範囲が狭かったので、データ取得位置の深さに依存して強度が変化するノイズフロアの影響は確認されていなかった。しかし、近年では、撮影範囲の広角化等の技術の発展に伴い、従来よりも深い範囲で取得されたＯＣＴデータが取り扱われることが多い。深さ方向の広い範囲で取得されたＯＣＴデータには、深さに依存して強度が変化するノイズフロアの影響が顕著に表れやすくなる。また、近年では、ＯＣＴ装置を介して得られたデータを処理することで、ノイズフロアが強調されてしまう場面も生じている。従って、ＯＣＴデータに含まれるノイズフロアの影響を適切に抑制できる技術が望まれる。
【0006】
本開示の典型的な目的は、ＯＣＴデータに含まれるノイズフロアの影響を適切に抑制することが可能なＯＣＴ装置およびＯＣＴデータ処理プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0007】
本開示における典型的な実施形態が提供するＯＣＴ装置は、ＯＣＴ光源と、前記ＯＣＴ光源から出射された光を測定光と参照光に分岐する分岐光学素子と、前記分岐光学素子によって分岐された前記測定光を被検眼の組織に照射する照射光学系と、前記組織によって反射された前記測定光と、前記分岐光学素子によって分岐された前記参照光の干渉信号を検出する受光素子と、制御部と、を備え、前記制御部は、前記受光素子によって検出された干渉信号を処理することで生成される、前記組織の深さ方向についてのＯＣＴデータを取得し、データ取得位置の深さに応じた補正量を用いて、前記ＯＣＴデータにおける、データ取得位置の深さに依存して強度が変化するノイズフロアの影響を抑制する補正処理を実行する。
【0008】
本開示における典型的な実施形態が提供するＯＣＴデータ処理プログラムは、ＯＣＴ装置によって取得されたデータを処理するＯＣＴデータ処理装置によって実行されるＯＣＴデータ処理プログラムであって、前記ＯＣＴ装置は、ＯＣＴ光源と、前記ＯＣＴ光源から出射された光を測定光と参照光に分岐する分岐光学素子と、前記分岐光学素子によって分岐された前記測定光を被検眼の組織に照射する照射光学系と、前記組織によって反射された前記測定光と、前記分岐光学素子によって分岐された前記反射光の干渉信号を検出する受光素子と、を備え、前記ＯＣＴデータ処理プログラムが前記ＯＣＴデータ処理装置の制御部によって実行されることで、前記受光素子によって検出された干渉信号を処理することで生成される、前記組織の深さ方向についてのＯＣＴデータを取得するＯＣＴデータ取得ステップと、データ取得位置の深さに応じた補正量を用いて、前記ＯＣＴデータにおける、データ取得位置の深さに依存して強度が変化するノイズフロアの影響を抑制する補正処理を実行する補正ステップと、を前記ＯＣＴデータ処理装置に実行させる。
【0009】
本開示に係るＯＣＴ装置およびＯＣＴデータ処理プログラムによると、ＯＣＴデータに含まれるノイズフロアの影響が適切に抑制される。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【図1】ＯＣＴ装置１の概略構成を示すブロック図である。
【図2】ダーク画像４０と、ダーク画像４０における輝度グラフ４１を並べて示す図である。
【図3】第１実施形態のＯＣＴ装置（ＯＣＴデータ処理装置）１が実行する補正パラメータ設定処理のフローチャートである。
【図5】第１実施形態のＯＣＴ装置（ＯＣＴデータ処理装置）１が実行するＯＣＴデータ処理のフローチャートである。
【図6】第２実施形態のＯＣＴ装置（ＯＣＴデータ処理装置）１が実行するＯＣＴデータ処理のフローチャートである。
【図7】第３実施形態のＯＣＴ装置（ＯＣＴデータ処理装置）１が実行するＯＣＴデータ処理のフローチャートである。
【図8】組織について実際に取得されたＯＣＴデータの輝度グラフ５１と、第１主成分の傾きを示す直線ＬＢを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0011】
＜概要＞
本開示で例示するＯＣＴ装置は、ＯＣＴ光源、分岐光学素子、照射光学系、受光素子、および制御部を備える。ＯＣＴ光源はＯＣＴ光を出射する。分岐光学素子は、ＯＣＴ光源から出射された光を測定光と参照光に分岐する。受光素子は、組織によって反射された測定光と、分岐光学素子によって分岐された参照光の干渉信号を検出する。制御部は、ＯＣＴ装置の制御を司る。制御部は、ＯＣＴデータ取得ステップと補正ステップを実行する。ＯＣＴデータ取得ステップでは、制御部は、受光素子によって検出された干渉信号を処理することで生成される、組織の深さ方向についてのＯＣＴデータを取得する。補正ステップでは、制御部は、データ取得位置の深さに応じた補正量を用いて、ＯＣＴデータにおける、データ取得位置の深さに依存して強度が変化するノイズフロアの影響を抑制する補正処理を実行する。
本開示で例示するＯＣＴ装置は、ＯＣＴ光源、分岐光学素子、照射光学系、受光素子、および制御部を備える。ＯＣＴ光源はＯＣＴ光を出射する。分岐光学素子は、ＯＣＴ光源から出射された光を測定光と参照光に分岐する。受光素子は、組織によって反射された測定光と、分岐光学素子によって分岐された参照光の干渉信号を検出する。制御部は、ＯＣＴ装置の制御を司る。制御部は、ＯＣＴデータ取得ステップと補正ステップを実行する。ＯＣＴデータ取得ステップでは、制御部は、受光素子によって検出された干渉信号を処理することで生成される、組織の深さ方向についてのＯＣＴデータを取得する。補正ステップでは、制御部は、データ取得位置の深さに応じた補正量を用いて、ＯＣＴデータにおける、データ取得位置の深さに依存して強度が変化するノイズフロアの影響を抑制する補正処理を実行する。
【0012】
ＯＣＴ装置の機器自体によってＯＣＴデータの全体に発生するノイズフロアは、データ取得位置の深さに依存して強度が変化することが判明した。特に、近年では、深さ方向の広い範囲でＯＣＴデータを取得することが可能となっているので、データ取得位置の深さに応じたノイズフロアの変化の影響が、顕著に表れてしまう事象が頻発している。ノイズフロアの変化の影響が大きくなると、例えば、深い領域と浅い領域の間でノイズの輝度差が生じてしまう結果、ＯＣＴデータに基づいて生成される画像の画質が低下する場合がある。さらに、ＯＣＴデータに基づいて生成される画像に対して実行される各種処理（例えば、機械学習や画像処理によるアルゴリズムを利用して画像を高画質化する高画質化処理、および、画像における特定の部位（例えば、層および境界の少なくともいずれか）を識別するセグメンテーション処理等）の精度も低下する。従来のアルゴリズムは、ノイズフロアの輝度が深さに関わらず一定であることを前提として構築されていたので、ノイズフロアの影響を適切に抑制することは困難であった。
【0013】
これに対し、本開示のＯＣＴ装置（ＯＣＴデータ処理装置の場合もある）は、データ取得位置の深さに応じた補正量を用いて、ＯＣＴデータに含まれるノイズフロア（つまり、データ取得位置の深さに依存して強度が変化するノイズフロア）の影響を抑制する補正処理を実行する。その結果、ＯＣＴ装置を介して取得されるデータの品質が適切に向上し易くなる。
【0014】
なお、本開示では、受光素子によって取得された干渉信号のスペクトル強度に対するフーリエ変換によって、複素ＯＣＴ信号が取得される。複素ＯＣＴ信号に対する処理（例えば、複素ＯＣＴ信号における振幅の絶対値を算出する処理等）によって、データ取得位置における深さ方向についてのＯＣＴデータ（以下、「ＲＡＷデータ」という）が取得される。一例として、本開示では、複素ＯＣＴ信号に対する処理によって得られるＲＡＷデータに対して、深さに応じた補正量を用いた補正処理が行われることで、ノイズフロアの影響が抑制される。ただし、補正処理の具体的な内容を変更することも可能である。例えば、複素ＯＣＴ信号に対する補正処理が行われることで、ノイズフロアの影響が抑制されてもよい。また、ＯＣＴデータに対する処理（例えば、前述した高画質化処理、およびセグメンテーション処理等の少なくともいずれか）を実行する際のパラメータ（例えば閾値等）に対して、深さに応じた補正量を適用することで、ノイズフロアの影響が抑制されてもよい。
【0015】
なお、本開示では、ＯＣＴデータを取得するＯＣＴ装置自身が、前述した補正処理を行うＯＣＴデータ処理装置として機能する。従って、ＯＣＴ装置は、ＯＣＴの原理に基づくデータを取得しつつ、取得したデータを適切に処理することが可能である。しかし、ＯＣＴデータ処理装置として機能できるデバイスは、ＯＣＴ装置に限定されない。例えば、ＯＣＴ装置によって取得されたデータを取得することが可能なパーソナルコンピュータ（以下、「ＰＣ」という）等が、ＯＣＴデータ処理装置として機能してもよい。また、複数のデバイス（例えば、ＯＣＴ装置およびＰＣ等）が協働して補正処理を実行することで、ＯＣＴデータ処理装置として機能してもよい。
【0016】
また、ＯＣＴ装置は光走査部を備えていてもよい。光走査部は、照射光学系によって組織に照射される測定光を、光軸に交差する二次元方向に走査させる。ＯＣＴデータは、測定光のスポットが光走査部によって測定領域内で二次元方向に走査されることで得られてもよい。ただし、ＯＣＴ装置の構成を変更することも可能である。例えば、ＯＣＴ装置の照射光学系は、被検体の組織上の二次元の領域に測定光を同時に照射してもよい。この場合、受光素子は、組織上の二次元の領域における干渉信号を検出する二次元受光素子であってもよい。つまり、ＯＣＴ装置は、所謂フルフィールドＯＣＴ（ＦＦ－ＯＣＴ）の原理によってＯＣＴデータを取得してもよい。また、ＯＣＴ装置は、組織において一次元方向に延びる照射ライン上に測定光を同時に照射すると共に、照射ラインに交差する方向に測定光を走査させてもよい。この場合、受光素子は、一次元受光素子（例えばラインセンサ）または二次元受光素子であってもよい。つまり、ＯＣＴ装置は、所謂ラインフィールドＯＣＴ（ＬＦ－ＯＣＴ）の原理によって断層画像を取得してもよい。
【0017】
制御部は、データ取得位置の深さの単位変化量当たりのノイズフロアの変動量に応じた補正係数に、データ取得位置の深さを掛けた値を、深さに応じた補正量として、補正処理を行ってもよい。本願発明の発明者が新たに得た知見によると、ＯＣＴデータのノイズフロアは、データ取得位置の深さにほぼ比例して減衰していく傾向が見られる。従って、データ取得位置の深さに補正係数を掛けた値が、深さに応じた補正量として用いられることで、深さに依存して強度が変化するノイズフロアの影響が適切に抑制される。また、各々の深さに応じた補正値は、補正係数と深さを掛けるだけで算出される。従って、処理速度の低下、およびメモリの容量の圧迫等が抑制された状態で、適切にノイズフロアの影響が抑制される。なお、補正係数は、深さに応じたＯＣＴデータの補正値を決定するための補正パラメータの一例である。
【0018】
ただし、補正処理の具体的な方法を変更することも可能である。例えば、制御部は、データ取得位置の深さ毎に補正量が個別に規定された補正量データを、補正パラメータとして取得してもよい。制御部は、補正量データによって深さ毎に規定された補正量をもちいて補正処理を行ってもよい。この場合、ノイズフロアが深さに比例しない装置等であっても、ノイズフロアの影響が適切に抑制される。また、制御部は、データ取得位置の深さに伴うノイズフロアの減衰量に対して曲線近似を行い、得られた近似曲線に基づいて、深さに応じた補正量を取得することも可能である。この場合、制御部は、得られた近似曲線に対応する、深さを変数とする二次以上の関数を補正パラメータとして、深さに応じた補正量を取得してもよい。
【0019】
また、深さに応じた補正量を、関数を用いて取得する場合、制御部は、関数の切片も用いて深さに応じた補正量を取得してもよい。この場合、ノイズフロアの影響が、ＯＣＴの感度等に関わらず適切に抑制され易くなる。
【0020】
ＯＣＴ装置自身が実際に撮影動作を行うことで取得されたデータにおける、データ取得位置の深さに応じた信号強度の変動量に基づいて、データ取得位置の深さに応じた補正量を求めるための補正パラメータ（例えば補正係数等）が、ＯＣＴ装置毎に設定されてもよい。ノイズフロアの強度および変動量等は、ＯＣＴ光源および受光素子等の種々の要素の影響を受ける。従って、同一の構成のＯＣＴ装置が複数製造される場合でも、個々のＯＣＴ装置によってノイズフロアの強度および変動量等が異なる場合が多い。従って、各々のＯＣＴ装置が実際に取得したデータに基づいて、ＯＣＴ装置毎に補正パラメータが設定されることで、ノイズフロアに装置の個体差が存在する場合でも、適切にノイズフロアの影響が抑制される。
【0021】
なお、補正係数の代わりに、補正量が深さ毎に規定された補正量データ、または、補正量を取得するための関数が補正パラメータとして用いられる場合でも、ＯＣＴ装置自身が実際に撮影動作を行うことで取得されたデータに基づいて、ＯＣＴ装置毎に補正パラメータが設定されてもよい。この場合でも、ＯＣＴ装置毎の個体差に関わらず適切にノイズフロアの影響が抑制される。つまり、補正処理における、データ取得位置の深さに応じた補正値は、ＯＣＴ装置自身が撮影動作を行うことで取得されたデータにおける、データ取得位置の深さに応じた信号強度の大きさに基づいて設定されてもよい。
【0022】
ただし、補正パラメータ（例えば補正係数等）は、複数のＯＣＴ装置間で共通して用いられる固定値であってもよい。この場合でも、データ取得位置の深さに応じた補正処理が実行されることで、ノイズフロアの影響は適切に抑制される。
【0023】
補正パラメータ（例えば補正係数等）は、ＯＣＴ装置自身が過去に実行した撮影動作によって取得されたデータに基づいて、ＯＣＴ装置毎に予め設定されていてもよい。本願発明の発明者が新たに得た知見によると、ＯＣＴデータに含まれるノイズフロアは、ＯＣＴ光源および受光素子等の種々の要素の影響によって変動し易いが、温度等の撮影環境の影響は受けにくい。従って、ＯＣＴ装置自身が過去に取得したデータに基づいて、補正パラメータがＯＣＴ装置毎に予め定められることで、ＯＣＴデータを取得する毎に補正パラメータを毎回設定する必要が無くなる。よって、簡易な処理で適切にノイズフロアの影響が抑制されやすくなる。
【0024】
補正パラメータを設定するタイミングは適宜選択できる。例えば、ＯＣＴ装置が製造された以後、出荷される前に、ＯＣＴ装置自身が実行した撮影動作によって取得されたデータに基づいて補正パラメータが設定されてもよい。この場合、補正パラメータは、ＯＣＴ装置の制御部が算出して設定してもよい。また、既に算出された補正パラメータが、ＯＣＴ装置の記憶装置に記憶されることで、補正パラメータが設定されてもよい。また、ＯＣＴ装置のメンテナンス時、または部品交換時等に、補正パラメータが設定されてもよい。この場合、ＯＣＴ装置の制御部は、実際に撮影動作を行うことで取得されたＯＣＴに基づいて補正パラメータ（例えば補正係数等）を設定する補正パラメータ設定処理を実行してもよい。
【0025】
なお、補正係数の代わりに、補正量が深さ毎に規定された補正量データ、または関数等が補正量パラメータとして用いられる場合でも、ＯＣＴ装置自身が過去に実行した撮影動作によって取得されたデータに基づいて、ＯＣＴ装置毎に予め補正パラメータが設定されていてもよい。この場合でも、ＯＣＴデータを取得する毎に補正パラメータを設定する必要が無くなる。
【0026】
制御部は、撮影動作を行う毎に、撮影動作によって取得された補正対象のデータそのもの、または、撮影動作の前後に取得されたデータに基づいて、補正パラメータ（例えば補正係数等）を設定してもよい。撮影動作を行う毎に補正パラメータが設定されることで、ノイズフロアが撮影環境等の影響を受ける場合でも、より適切にノイズフロアの影響が抑制され易くなる。
【0027】
補正パラメータ（例えば補正係数等）は、測定光の反射光に起因する信号の増加が表れていないデータであるダークデータの、データ取得位置の深さに応じた信号強度の変動量に基づいて設定されてもよい。ダークデータでは、撮影対象等によって反射された反射光に起因する信号の増加が生じにくいので、ノイズフロアに起因する信号のみが表れやすくなる。従って、ダークデータに基づいて補正パラメータが設定されることで、実際に発生するノイズフロアに適した補正パラメータが、高い精度で設定され易くなる。
【0028】
なお、補正パラメータは、ＯＣＴ装置自身が過去に実行した撮影動作によって取得されたダークデータに基づいて、ＯＣＴ装置毎に予め設定されていてもよい。この場合、高い精度で設定された補正パラメータによって、簡易な処理でノイズフロアの影響が抑制され易くなる。
【0029】
また、制御部は、撮影動作を行う毎に、撮影動作の前後に取得されたダークデータに基づいて補正パラメータを設定してもよい。この場合、撮影環境等がノイズフロアに与える影響も抑制されるので、より高い精度でノイズフロアの影響が抑制され易くなる。
【0030】
なお、ダークデータに基づいて補正係数を設定するための具体的な方法は、適宜選択できる。例えば、ダークデータにおける深さ毎の信号強度についての近似直線を求め、求められた近似直線の傾きに基づいて補正係数が設定されてもよい。近似直線は、例えば、最小二乗法によって求められる回帰直線等であってもよい。また、ダークデータにおける深さ毎の信号強度についての近似曲線に基づいて、データ取得位置の深さに応じた補正処理を行うことも可能である。また、ダークデータにおける深さ毎の信号強度から切片を求め、求められた切片も用いて、深さに応じた補正量が取得されてもよい。
【0031】
なお、補正係数の代わりに、補正量が深さ毎に規定された補正量データ、または関数等が、補正パラメータとして用いられる場合でも、ダークデータに基づいて補正パラメータが設定されてもよい。この場合でも、実際に発生するノイズフロアに適した補正パラメータが、高い精度で設定され易くなる。
【0032】
また、ダークデータの代わりに、測定光の反射光の前記受光素子への入射が許容される通常の状態で取得されたデータ（例えば、被検眼の組織を実際に撮影することで取得されたＯＣＴデータ等）に基づいて、補正パラメータが設定されてもよい。この場合、例えば、取得されたＯＣＴデータにおける深さ毎の信号強度に対して主成分分析を実行し、取得された第１主成分の傾きに基づいて補正パラメータ（例えば補正係数等）が設定されてもよい。一例として、撮影動作によって取得された補正対象のＯＣＴデータそのものに基づいて補正係数が設定される場合等に、主成分分析の手法が適用されてもよい。また、ノイズフロアの影響が高い精度で抑制されたＯＣＴデータから生成される画像では、画像の標準偏差（分散）およびエントロピー等が小さくなる。従って、ＯＣＴデータから生成される画像の標準偏差（分散）またはエントロピー等の評価値が小さくなる補正パラメータが探索されることで、補正パラメータが設定されてもよい。
【0033】
制御部は、ＯＣＴデータが取得された際の、受光素子による単位時間当たりの干渉信号の取得回数に応じて、補正処理を行う際の、データ取得位置の深さに応じた補正量（例えば、前述した補正係数、補正量データ、関数等の補正パラメータ）を変更してもよい。本願発明の発明者が新たに得た知見によると、受光素子による単位時間当たりの干渉信号の取得回数を増加させると（つまり、受光素子の露光時間を短くすると）、ノイズフロアの信号強度、および、深さに応じたノイズフロアの強度の変化量が、共に大きくなる。従って、受光素子による単位時間当たりの干渉信号の取得回数に応じて、補正処理における深さに応じた補正量を変更することで、より高い精度でノイズフロアの影響が抑制され易くなる。
【0034】
また、ＯＣＴ装置は、測定光を組織上で走査する光走査部をさらに備えていてもよい。制御部は、光走査部による測定光の走査速度と、受光素子による単位時間当たりの干渉信号の取得回数（以下、纏めて「走査レート」という）に応じて、補正処理を行う際の、データ取得位置の深さに応じた補正量を変更してもよい。この場合、走査レートに応じて適切にノイズフロアの影響が抑制され易くなる。
【0035】
なお、露光時間または走査レートに応じて深さに応じた補正量を変更する処理は、予め設定された補正パラメータに基づいてＯＣＴデータを補正する場合（例えば、過去に取得されたデータに基づいて、ＯＣＴ装置毎に補正パラメータが予め設定されている場合等）に、特に有効である。
【0036】
制御部は、データ取得位置の深さに応じた補正処理が行われたＯＣＴデータに基づいて、組織の画像データ（つまり、ノイズフロアが補正された画像データ）を生成してもよい。制御部は、入力された画像データの画質を向上させた高画質画像のデータを出力するように機械学習アルゴリズムによって訓練された数学モデルに、ノイズフロアが補正された画像データを入力することで、高画質画像のデータを取得してもよい。ノイズフロアの影響が補正されていない画像データを数学モデルに入力しても、ノイズフロアの影響が抑制された高画質画像が得られない場合が多い。例えば、数学モデルに画像データを入力しても、ノイズフロアが存在していなければ表れないはずの輝度が高い部分が、数学モデルによって出力される画像に含まれてしまう場合もある。具体的には、数学モデルが訓練される際に、ノイズフロアの影響が小さいＯＣＴ装置によって撮影された画像データが学習データとして用いられている場合には、ノイズフロアの影響が大きい画像データを数学モデルに入力しても、数学モデルに用いられた画像データと、高画質化のために数学モデルに入力される画像データの分布が異なるので、高画質画像が適切に得られない場合が多い。特に、深層学習で広く用いられるバッチ正規化を含む数学モデルでは、学習データの平均と標準偏差を用いるため、データ分布の違いによる精度低下が大きくなり易い。これに対し、ノイズフロアが補正された画像データが数学モデルに入力されることで、より高い画質の画像データが取得され易くなる。
【0037】
制御部は、データ取得位置の深さに応じた補正処理が行われたＯＣＴデータに基づいて、組織の断層画像の画像データ（つまり、ノイズフロアが補正された断層画像のデータ）を生成してもよい。制御部は、入力された断層画像に含まれる複数の層および層間の境界の少なくともいずれかの識別結果を出力するように、機械学習アルゴリズムによって訓練された数学モデルに、ノイズフロアが補正された断層画像のデータを入力することで、層および境界の少なくともいずれかの識別結果（セグメンテーション結果）を取得してもよい。ノイズフロアの影響が抑制された断層画像に基づいて、層および境界の少なくともいずれかの識別結果が取得されることで、高い精度の識別結果が得られ易くなる。なお、数学モデルを利用せずに、公知の画像処理等によってセグメンテーション処理が行われる場合でも、高い精度の識別結果が得られ易くなる。
【0038】
制御部は、組織の同一位置に関して異なる時間に取得され、且つ、データ取得位置の深さに応じた補正処理が実行された、少なくとも２つのＯＣＴデータに基づいて、モーションコントラスト画像（例えばＯＣＴアンジオ画像等）を生成してもよい。この場合、ノイズフロアの影響が抑制された高品質のモーションコントラスト画像が生成され易くなる。
【0039】
制御部は、データ取得位置の深さに応じた補正処理が行われたＯＣＴデータに基づいて、Ｅｎｆａｃｅ画像のデータを生成してもよい。Ｅｎｆａｃｅ画像のデータは、例えば、測定光の光軸に交差するＸＹ方向の各位置で深さ方向（Ｚ方向）に輝度値が積算された積算画像データ、ＸＹ方向の各位置でのスペクトルデータの積算値、ある一定の深さ方向におけるＸＹ方向の各位置での輝度データ、網膜のいずれかの層（例えば、網膜表層）におけるＸＹ方向の各位置での輝度データ等であってもよい。この場合、ノイズフロアの影響が抑制された高品質のＥｎｆａｃｅ画像が生成され易くなる。
【0040】
＜実施形態＞
以下、本開示に係る典型的な実施形態の１つについて説明する。一例として、本実施形態のＯＣＴ装置１は、被検眼Ｅの眼底を被検体とし、眼底組織のＯＣＴデータを取得して処理することができる。取得されたＯＣＴデータに基づいて、三次元断層画像および二次元断層画像等を生成することが可能である。ただし、被検眼Ｅにおける眼底以外の組織（例えば、被検眼Ｅの前眼部等）、または、被検眼Ｅ以外の被検体（例えば、皮膚、消化器、脳、血管（心臓血管を含む）、または歯等）のＯＣＴデータを処理する場合でも、本開示で例示する技術の少なくとも一部を適用できる。ＯＣＴデータとは、光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）の原理に基づいて取得されるデータである。
以下、本開示に係る典型的な実施形態の１つについて説明する。一例として、本実施形態のＯＣＴ装置１は、被検眼Ｅの眼底を被検体とし、眼底組織のＯＣＴデータを取得して処理することができる。取得されたＯＣＴデータに基づいて、三次元断層画像および二次元断層画像等を生成することが可能である。ただし、被検眼Ｅにおける眼底以外の組織（例えば、被検眼Ｅの前眼部等）、または、被検眼Ｅ以外の被検体（例えば、皮膚、消化器、脳、血管（心臓血管を含む）、または歯等）のＯＣＴデータを処理する場合でも、本開示で例示する技術の少なくとも一部を適用できる。ＯＣＴデータとは、光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）の原理に基づいて取得されるデータである。
【0041】
本実施形態では、ＯＣＴ装置１自身が、後述する各種処理を実行することで、ＯＣＴデータを処理するＯＣＴデータ処理装置として機能する。しかし、ＯＣＴデータ処理装置として機能できるデバイスは、ＯＣＴ装置１に限定されない。例えば、ＯＣＴ装置１によって取得されたＯＣＴデータを取得することが可能なＰＣ等が、ＯＣＴデータ処理装置として機能してもよい。
【0042】
図１を参照して、本実施形態のＯＣＴ装置１の概略構成について説明する。ＯＣＴ装置１は、ＯＣＴ部１０と制御ユニット３０を備える。ＯＣＴ部１０は、ＯＣＴ光源１１、カップラー（光分割器）１２、測定光学系１３、参照光学系２０、受光素子２２、および正面観察光学系２３を備える。
【0043】
ＯＣＴ光源１１は、ＯＣＴデータを取得するための光（ＯＣＴ光）を出射する。カップラー１２は、ＯＣＴ光源１１から出射されたＯＣＴ光を、測定光と参照光に分割する。また、本実施形態のカップラー１２は、被検体（本実施形態では被検眼Ｅの眼底）によって反射された測定光と、参照光学系２０によって生成された参照光を合波して干渉させる。つまり、本実施形態のカップラー１２は、ＯＣＴ光を測定光と参照光に分岐する分岐光学素子と、測定光の反射光と参照光を合波する合波光学素子を兼ねる。なお、分岐光学素子および合波光学素子の少なくともいずれかの構成を変更することも可能である。例えば、カップラー以外の素子（例えば、サーキュレータ、ビームスプリッタ等）が使用されてもよい。
【0044】
測定光学系１３は、カップラー１２によって分割された測定光を被検体に導くと共に、被検体によって反射された測定光をカップラー１２に戻す。測定光学系１３は、光走査部１４、照射光学系１６、およびフォーカス調整部１７を備える。光走査部１４は、駆動部１５によって駆動されることで、測定光の光軸に交差する二次元方向に測定光を走査（偏向）させることができる。本実施形態では、互いに異なる方向に測定光を偏向させることが可能な２つのガルバノミラーが、光走査部１４として用いられている。しかし、光を偏向させる別のデバイス（例えば、ポリゴンミラー、レゾナントスキャナ、音響光学素子等の少なくともいずれか）が光走査部１４として用いられてもよい。照射光学系１６は、光走査部１４よりも光路の下流側（つまり被検体側）に設けられており、測定光を被検体の組織に照射する。フォーカス調整部１７は、照射光学系１６が備える光学部材（例えばレンズ）を測定光の光軸に沿う方向に移動させることで、測定光のフォーカスを調整する。
【0045】
参照光学系２０は、参照光を生成してカップラー１２に戻す。本実施形態の参照光学系２０は、カップラー１２によって分割された参照光を反射光学系（例えば、参照ミラー）によって反射させることで、参照光を生成する。しかし、参照光学系２０の構成も変更できる。例えば、参照光学系２０は、カップラー１２から入射した光を反射させずに透過させて、カップラー１２に戻してもよい。参照光学系２０は、測定光と参照光の光路長差を変更する光路長差調整部２１を備える。本実施形態では、参照ミラーが光軸方向に移動されることで、光路長差が変更される。なお、光路長差を変更するための構成は、測定光学系１３の光路中に設けられていてもよい。
【0046】
受光素子２２は、カップラー１２によって生成された測定光と参照光の干渉光を受光することで、干渉信号を検出する。本実施形態では、フーリエドメインＯＣＴの原理が採用されている。フーリエドメインＯＣＴでは、干渉光のスペクトル強度（スペクトル干渉信号）が受光素子２２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複素ＯＣＴ信号が取得される。複素ＯＣＴ信号に対する処理（例えば、複素ＯＣＴ信号における振幅の絶対値を算出し、絶対値の対数を取る処理等）によって、データ取得位置における深さ方向についてのＯＣＴデータであるＲＡＷデータが取得される。ＲＡＷデータとは、ＯＣＴ装置１によって取得されたＯＣＴデータそのもの（つまり、後述する補正処理等が行われる前の状態の生データ）である。フーリエドメインＯＣＴの一例として、Ｓｐｅｃｔｒａｌ－ｄｏｍａｉｎ－ＯＣＴ（ＳＤ－ＯＣＴ）、Ｓｗｅｐｔ－ｓｏｕｒｃｅ－ＯＣＴ（ＳＳ－ＯＣＴ）等を採用できる。また、例えば、Ｔｉｍｅ－ｄｏｍａｉｎ－ＯＣＴ（ＴＤ－ＯＣＴ）等を採用することも可能である。
【0047】
本実施形態では、ＳＤ－ＯＣＴが採用されている。ＳＤ－ＯＣＴの場合、例えば、ＯＣＴ光源１１として低コヒーレント光源（広帯域光源）が用いられると共に、干渉光の光路における受光素子２２の近傍には、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（スペクトロメータ）が設けられる。ＳＳ－ＯＣＴの場合、例えば、ＯＣＴ光源１１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）が用いられる。この場合、ＯＣＴ光源１１は、光源、ファイバーリング共振器、および波長選択フィルタを備えていてもよい。波長選択フィルタには、例えば、回折格子とポリゴンミラーを組み合わせたフィルタ、および、ファブリー・ペローエタロンを用いたフィルタ等がある。
【0048】
また、本実施形態では、測定光のスポットが、光走査部１４によって二次元の測定領域内で走査されることで、ＯＣＴデータが取得される。しかし、ＯＣＴデータを取得する原理を変更することも可能である。例えば、ラインフィールドＯＣＴ（以下、「ＬＦ－ＯＣＴ」という）の原理によって三次元のＯＣＴデータが取得されてもよい。ＬＦ－ＯＣＴでは、組織において一次元方向に延びる照射ライン上に測定光が同時に照射され、測定光の反射光と参照光の干渉光が、一次元受光素子（例えばラインセンサ）または二次元受光素子によって受光される。二次元の測定領域内において、照射ラインに交差する方向に測定光が走査されることで、三次元ＯＣＴデータが取得される。また、フルフィールドＯＣＴ（以下、「ＦＦ－ＯＣＴ」という）の原理によって三次元のＯＣＴデータが取得されてもよい。ＦＦ－ＯＣＴでは、組織上の二次元の測定領域に測定光が照射されると共に、測定光の反射光と参照光の干渉光が、二次元受光素子によって受光される。この場合、ＯＣＴ装置１は、光走査部１４を備えていなくてもよい。
【0049】
正面観察光学系２３は、被検体の組織（本実施形態では被検眼Ｅの眼底）の正面観察画像をリアルタイムで撮影するために設けられている。本実施形態における正面観察画像とは、ＯＣＴの測定光の光軸に沿う方向（正面方向）から組織を見た場合の二次元の画像である。本実施形態では、走査型レーザ検眼鏡（ＳＬＯ）が正面観察光学系２３として採用されている。ただし、正面観察光学系２３の構成には、ＳＬＯ以外の構成（例えば、二次元の撮影範囲に赤外光を一括照射して正面画像を撮影する赤外カメラ等）が採用されてもよい。
【0050】
制御ユニット３０は、ＯＣＴ装置１の各種制御を司る。制御ユニット３０は、ＣＰＵ３１、ＲＡＭ３２、ＲＯＭ３３、および不揮発性メモリ（ＮＶＭ）３４を備える。ＣＰＵ３１は各種制御を行うコントローラである。ＲＡＭ３２は各種情報を一時的に記憶する。ＲＯＭ３３には、ＣＰＵ３１が実行するプログラム、および各種初期値等が記憶されている。ＮＶＭ３４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。後述するＯＣＴデータ処理（図５～図７参照）等を実行するためのＯＣＴデータ処理プログラムは、ＮＶＭ３４に記憶されていてもよい。
【0051】
制御ユニット３０には、マイク３６、モニタ３７、および操作部３８が接続されている。マイク３６は音を入力する。モニタ３７は、各種画像を表示する表示部の一例である。操作部３８は、ユーザが各種操作指示をＯＣＴ装置１に入力するために、ユーザによって操作される。操作部３８には、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、フットスイッチ等の種々のデバイスを用いることができる。なお、マイク３６に音が入力されることで各種操作指示がＯＣＴ装置１に入力されてもよい。この場合、ＣＰＵ３１は、入力された音に対して音声認識処理を行うことで、操作指示の種類を判別してもよい。
【0052】
本実施形態では、ＯＣＴ部１０および制御ユニット３０が１つの筐体に内蔵された一体型のＯＣＴ装置１を例示する。しかし、ＯＣＴ装置１は、筐体が異なる複数の装置を備えていてもよいことは言うまでもない。例えば、ＯＣＴ装置１は、ＯＣＴ部１０を内蔵する光学装置と、光学装置に有線または無線で接続されるＰＣとを備えていてもよい。この場合、光学装置が備える制御部とＰＣの制御部が、共にＯＣＴ装置１の制御ユニット３０として機能してもよい。
【0053】
（ノイズフロアの特性）
図２を参照して、ＯＣＴ装置１によって取得されるＯＣＴデータに含まれるノイズフロアの特性について説明する。図２では、ダークデータに基づいて生成されたＸＺ方向に広がる二次元断層画像であるダーク画像４０と、ダーク画像４０におけるＸ方向の輝度の平均値をＺ方向に応じて示す輝度グラフ４１を並べて図示している。Ｚ方向は深さ方向である。図２では、図面の下方である程（＋Ｚ方向へ進むほど）、データ取得位置の深さが深くなる。また、図２に示す輝度グラフ４１では、右方である程ダーク画像４０の信号強度（輝度）が大きいことを示す。
図２を参照して、ＯＣＴ装置１によって取得されるＯＣＴデータに含まれるノイズフロアの特性について説明する。図２では、ダークデータに基づいて生成されたＸＺ方向に広がる二次元断層画像であるダーク画像４０と、ダーク画像４０におけるＸ方向の輝度の平均値をＺ方向に応じて示す輝度グラフ４１を並べて図示している。Ｚ方向は深さ方向である。図２では、図面の下方である程（＋Ｚ方向へ進むほど）、データ取得位置の深さが深くなる。また、図２に示す輝度グラフ４１では、右方である程ダーク画像４０の信号強度（輝度）が大きいことを示す。
【0054】
ダークデータとは、撮影対象等によって反射された測定光に起因する信号の増加が表れていないＯＣＴデータである。ＯＣＴ装置１によってダークデータを取得するための具体的な方法は、適宜選択できる。例えば、ダークデータは、測定光の反射光の受光素子２２への入射が遮断される状態で取得されてもよい。具体的には、ＯＣＴ装置１における測定光の光路上に、測定光を遮断するシャッターが配置された状態で撮影動作（ＯＣＴデータの取得動作）が行われることで、ダークデータが取得されてもよい。また、測定光を光路外に走査させることでダークデータが取得されてもよい。さらに、ＯＣＴ装置１は、撮影対象についての干渉信号（撮影対象によって反射された測定光と干渉光の干渉信号）が得られない程度に、光路長を大幅に変化させて撮影動作を行うことで、ダークデータを取得することも可能である。さらに、ＯＣＴ装置１は、撮影対象に測定光を走査したうえで、撮影対象についての干渉信号が含まれていない領域のデータによってダークデータを取得してもよい。ダークデータは、同一位置における複数のデータ（例えば、各々の位置の複数のＡスキャンデータ）の平均によって求められてもよい。ダークデータでは、撮影対象等によって反射された反射光に起因する信号の増加が生じにくいので、ノイズフロアに起因する信号のみが表れやすくなる。従って、ダーク画像４０において画素の輝度が高くなる要因は、ノイズフロアの影響である可能性が高い。
【0055】
図２に示すように、ＯＣＴ装置の機器自体によってＯＣＴデータの全体に発生するノイズフロアの強度は、データ取得位置の深さに依存して変化する。詳細には、ノイズフロアの強度は、データ取得位置の深さが深くなる程減衰していく。図２の輝度グラフ４１に示されるように、ＯＣＴデータのノイズフロアは、データ取得位置の深さにほぼ比例して減衰していく傾向が見られる。
【0056】
また、ＯＣＴデータのノイズフロアは、ＯＣＴ光源１１および受光素子２２等の種々の要素の影響によって変動し易いが、温度等の撮影環境の影響を受けにくいことが新たに判明した。さらに、受光素子２２による単位時間当たりの干渉信号の取得回数を増加させると（つまり、受光素子２２の露光時間を短くすると）、ノイズフロアの信号強度、および、深さに応じたノイズフロアの強度の変化量が、共に大きくなることが分かった。以下説明する処理では、上記で説明したノイズフロアの特性の少なくともいずれかを踏まえて、ＯＣＴデータ（本実施形態ではＲＡＷデータ）が補正される。
【0057】
（ＯＣＴデータの補正方法）
本実施形態（第１～第３実施形態）におけるＯＣＴデータ（ＲＡＷデータ）の補正方法について説明する。まず、比較対象として、ＲＡＷデータに画像の輝度を割り当てる（色を付与する）ための従来方法の一例について説明する。まず、受光素子２２によって検出された干渉信号が処理されることで、ＲＡＷデータ「Ｉ（ｄＢ）」が取得される。次いで、ＲＡＷデータ「Ｉ」から、ノイズフロアとは異なるノイズの影響が生じやすい浅い領域のデータが除外されたデータが、データ「Ａ」とされる。データ「Ａ」にける平均輝度「μ」と標準偏差「σ」が算出される。閾値を「Ｔ＝μ＋σ」として、データ「Ａ」が二値化される。データ「Ａ」において、閾値「Ｔ」を超えた輝度のデータを前景（像が写る領域）のデータとし、前景のデータにおける平均輝度「μ２」と標準偏差「σ２」が算出される。次いで、オフセット値「Ｃ＝μ」、およびゲイン値「Ｇ＝１／（μ２＋３．７５σ２－Ｃ）」が求められる。求められたゲイン値「Ｇ」とオフセット値を用いて、「２５５＊（Ｉ－Ｃ）／Ｇ」によって画像の輝度が割り当てられる。
本実施形態（第１～第３実施形態）におけるＯＣＴデータ（ＲＡＷデータ）の補正方法について説明する。まず、比較対象として、ＲＡＷデータに画像の輝度を割り当てる（色を付与する）ための従来方法の一例について説明する。まず、受光素子２２によって検出された干渉信号が処理されることで、ＲＡＷデータ「Ｉ（ｄＢ）」が取得される。次いで、ＲＡＷデータ「Ｉ」から、ノイズフロアとは異なるノイズの影響が生じやすい浅い領域のデータが除外されたデータが、データ「Ａ」とされる。データ「Ａ」にける平均輝度「μ」と標準偏差「σ」が算出される。閾値を「Ｔ＝μ＋σ」として、データ「Ａ」が二値化される。データ「Ａ」において、閾値「Ｔ」を超えた輝度のデータを前景（像が写る領域）のデータとし、前景のデータにおける平均輝度「μ２」と標準偏差「σ２」が算出される。次いで、オフセット値「Ｃ＝μ」、およびゲイン値「Ｇ＝１／（μ２＋３．７５σ２－Ｃ）」が求められる。求められたゲイン値「Ｇ」とオフセット値を用いて、「２５５＊（Ｉ－Ｃ）／Ｇ」によって画像の輝度が割り当てられる。
【0058】
以上説明した例のように、従来方法では、ＲＡＷデータ（詳細には、ＲＡＷデータから一部の領域が除外されたデータＡ）から、データ取得位置の深さに関わらず、オフセット値として定数「Ｃ」が減算されるのみである。つまり、このような従来方法は、ノイズフロアの強度が深さに依存して変化することが考慮されずに行われている。その結果、ノイズフロアの影響が十分に抑制されない場合があった。これに対し、本実施形態では、ＯＣＴデータに対し、データ取得位置の深さに応じた補正処理が行われる。従って、データ取得位置の深さに依存して強度が変化するノイズフロアの影響が、適切に抑制される。
【0059】
前述したように、ＯＣＴデータのノイズフロアは、データ取得位置の深さにほぼ比例して減衰していく傾向が見られる。（図２参照）。従って、本実施形態のＯＣＴ装置１は、データ取得位置の深さの単位変化量当たりのノイズフロアの変動量に応じた補正係数「ａ」に、データ取得位置の深さ「ｚ」を掛けた値を、ＲＡＷデータ（ｘ、ｚ）から減算することで、ＲＡＷデータの補正処理を行う。その結果、深さに依存して強度が変化するノイズフロアの影響が適切に抑制される。また、各々の深さにおける補正値「ａｚ」は、補正係数「ａ」と深さ「ｚ」を掛けるだけで算出される。従って、処理速度の低下、およびメモリの容量の圧迫等が抑制された状態で、適切にノイズフロアの影響が抑制される。なお、補正係数「ａ」は、深さに応じたＯＣＴデータの補正値を決定するための補正パラメータの一例である。また、本実施形態では、データ取得位置の深さにほぼ比例して減衰するノイズフロアの輝度値の変化から、切片「ｂ」を算出し、切片「ｂ」もＲＡＷデータから減算する。その結果、ノイズフロアの影響が、ＯＣＴの感度等に関わらず適切に抑制され易くなる。
【0060】
（第１実施形態）
図３～図５を参照して、第１実施形態のＯＣＴ装置（ＯＣＴデータ処理装置）１が実行する処理について説明する。第１実施形態のＯＣＴ装置１は、補正パラメータ設定処理（図３参照）と、ＯＣＴデータ処理（図５参照）を実行する。補正パラメータ設定処理では、ＯＣＴ装置１自身が実行した撮影動作によって取得されたＯＣＴデータに基づいて、補正パラメータ（本実施形態では、前述した補正係数「ａ」と切片「ｂ」）が、ＯＣＴ装置１の個体毎に設定される。ＯＣＴデータ処理では、取得されたＯＣＴデータ（ＲＡＷデータ）が、予め設定されている補正パラメータに基づいて補正されることで、ノイズフロアの影響が抑制される。
図３～図５を参照して、第１実施形態のＯＣＴ装置（ＯＣＴデータ処理装置）１が実行する処理について説明する。第１実施形態のＯＣＴ装置１は、補正パラメータ設定処理（図３参照）と、ＯＣＴデータ処理（図５参照）を実行する。補正パラメータ設定処理では、ＯＣＴ装置１自身が実行した撮影動作によって取得されたＯＣＴデータに基づいて、補正パラメータ（本実施形態では、前述した補正係数「ａ」と切片「ｂ」）が、ＯＣＴ装置１の個体毎に設定される。ＯＣＴデータ処理では、取得されたＯＣＴデータ（ＲＡＷデータ）が、予め設定されている補正パラメータに基づいて補正されることで、ノイズフロアの影響が抑制される。
【0061】
図３および図４を参照して、補正パラメータ設定処理について説明する。第１実施形態の補正パラメータ設定処理を実行するタイミングは適宜選択できる。例えば、補正パラメータ設定処理は、ＯＣＴ装置１が製造された以後、出荷される前に実行されてもよい。また、ＯＣＴ装置１のメンテナンス時、または部品交換時等に、補正パラメータ設定処理が実行されてもよい。本実施形態では、ＯＣＴ装置１のＣＰＵ３１が、ＮＶＭ３４に記憶されたＯＣＴデータ処理プログラムに従って、図３に示す補正パラメータ設定処理を実行する。ただし、補正パラメータ設定処理は、ＯＣＴ装置１以外のデバイスのコントローラによって実行されてもよい。
【0062】
図３に示すように、ＣＰＵ３１は、走査レートを調整したうえで光走査部１４等の駆動を制御することで、ダークデータを取得（撮影）する（Ｓ１）。走査レートについては後述する。前述したように、ダークデータとは、測定光の反射光の受光素子２２への入射が遮断される状態で取得されるＯＣＴデータである。ダークデータでは、撮影対象等によって反射された反射光に起因する信号の増加が生じにくいので、ノイズフロアに起因する信号のみが表れやすくなる。本実施形態では、ＯＣＴ装置１における測定光の光路上に、測定光を遮断するシャッターが配置された状態で、ダークデータが取得される。
【0063】
ＣＰＵ３１は、Ｓ１で取得されたダークデータの信号強度に基づいて、深さに応じたＯＣＴデータの補正値を決定するための補正パラメータを取得する（Ｓ２）。詳細には、本実施形態のＳ２では、ダークデータのデータ取得位置の深さに応じた信号強度の変動量に基づいて、補正パラメータの一例である補正係数「ａ」と切片「ｂ」が取得される。従って、ノイズフロアに起因する信号のみが表れやすいダークデータに基づいて補正パラメータ（補正係数と切片）が取得されることで、実際に発生するノイズフロアに適した補正パラメータが、高い精度で取得され易くなる。また、Ｓ２では、ＯＣＴ装置１自身が実際に撮影動作を行うことで取得されたＯＣＴデータ（ダークデータ）に基づいて、補正パラメータ（補正係数と切片）が取得される。よって、ノイズフロアに装置の個体差が生じる場合でも、装置の個体に応じた適切な補正パラメータが設定され易くなる。
【0064】
ここで、図４を参照して、ダークデータに基づいて補正係数を設定するための方法の一例について説明する。図４に示すように、本実施形態では、ＣＰＵ３１は、ダークデータにおける深さ毎の信号強度についての近似直線ＬＡを求める。近似直線ＬＡは、例えば、最小二乗法によって求められる回帰直線等であってもよい。ＣＰＵ３１は、求められた近似直線ＬＡの傾きに基づいて、補正係数を設定する。従って、設定された補正係数は、ＯＣＴ装置１によって実際に取得されたダークデータのノイズフロアの状態に応じた、適切な係数となり易い。
【0065】
図３の説明に戻る。ＣＰＵ３１は、Ｓ２で取得された補正パラメータ（補正係数と切片）を、Ｓ１におけるダークデータの取得時（撮影時）の走査レートに対応する補正パラメータとして設定し、ＮＶＭ３４に記憶させる（Ｓ３）。走査レートは、光走査部１４による測定光の走査速度と、受光素子２２による単位時間当たりの干渉信号の取得回数によって定まる。前述したように、新たに得られた知見によると、受光素子２２による単位時間当たりの干渉信号の取得回数を増加させると（つまり、受光素子２２の露光時間を短くすると）、ノイズフロアの信号強度、および、深さに応じたノイズフロアの強度の変化量が、共に大きくなる。従って、露光時間のパラメータを含む走査レートに応じて、深さに応じたＯＣＴデータの補正量（つまり、補正パラメータ）が設定されることで、より高い精度でノイズフロアの影響が抑制され易くなる。
【0066】
次いで、補正パラメータ設定処理が完了したか否かが判断される（Ｓ４）。完了していなければ（Ｓ４：ＮＯ）、次のダークデータ取得時の走査レートが変更されたうえで（Ｓ５）、Ｓ１～Ｓ４の処理が繰り返される。その結果、走査レート（受光素子２２の露光時間）に応じて複数の補正パラメータが設定される。補正パラメータ設定処理が完了すると（Ｓ４：ＹＥＳ）、処理は終了する。
【0067】
以上説明したように、第１実施形態では、ＯＣＴ装置１自身が実行した撮影動作によって取得されたＯＣＴデータ（本実施形態ではダークデータ）に基づいて、補正パラメータ（補正係数と切片）が、ＯＣＴデータ補正処理（図５参照）の実行前に予め設定される。前述したように、ＯＣＴデータのノイズフロアは、温度等の撮影環境の影響は受けにくい。従って、ＯＣＴ装置１自身が取得したＯＣＴデータに基づいて、補正パラメータがＯＣＴ装置１の個体毎に予め定められることで、ＯＣＴデータを取得する毎に補正パラメータを毎回設定する必要が無くなる。よって、簡易な処理で適切にノイズフロアの影響が抑制されやすくなる。
【0068】
図５を参照して、第１実施形態におけるＯＣＴデータ処理について説明する。本実施形態では、ＯＣＴ装置１のＣＰＵ３１が、ＮＶＭ３４に記憶されたＯＣＴデータ処理プログラムに従って、図５に示すＯＣＴデータ処理を実行する。まず、ＣＰＵ３１は、データを補正する対象のＯＣＴデータ（ＲＡＷデータ）が取得されたか否かを判断する（Ｓ１１）。ＲＡＷデータが取得されていなければ（Ｓ１１：ＮＯ）、Ｓ１１の判断が繰り返される。データを補正する対象のＲＡＷデータが取得されると（Ｓ１１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ３１は、ＲＡＷデータを取得（撮影）した際の走査レート（受光素子２２の露光時間に関する情報でもよい）を特定する（Ｓ１２）。
【0069】
ＣＰＵ３１は、補正係数「ａ」に、データ取得位置の深さ「ｚ」を掛けた値を、深さに応じてＲＡＷデータから減算することで、ＲＡＷデータの補正処理を実行する（Ｓ１３）。その結果、簡易な処理で適切にノイズフロアの影響が抑制される。詳細には、Ｓ１３では、ＣＰＵ３１は、走査レートに応じて設定された複数の補正パラメータ（補正係数）のうち、Ｓ１２で特定した走査レートに対応する補正パラメータに基づいて、Ｓ１１で取得したＯＣＴデータの補正処理を行う。つまり、ＣＰＵ３１は、補正対象のＯＣＴデータが取得された際の走査レートに応じて、ＯＣＴデータに対する補正処理を行う際の、深さに応じた補正量を変更する。その結果、走査レートに応じて変動するノイズフロアの影響が、さらに適切に抑制され易くなる。また、Ｓ１３の処理で用いられる補正パラメータ（補正係数）は、ＯＣＴ装置１自身が過去に実行した撮影動作によって取得されたＯＣＴデータ（ダークデータ）に基づいて、ＯＣＴ装置１の個体毎に予め設定されている。従って、補正対象のＯＣＴデータを取得する毎に補正パラメータを毎回設定する必要が無くなる。なお、Ｓ１３では、ＲＡＷデータから切片「ｂ」も減算されることで、より適切にノイズフロアの影響が抑制される。
【0070】
ＣＰＵ３１は、Ｓ１３の処理が行われた補正済みＯＣＴデータに基づいて、画像データ（例えば、二次元断層画像または三次元断層画像等の画像データ）を生成する（Ｓ１４）。Ｓ１４で生成される画像データは、ノイズフロアの影響が抑制された高品質の画像データである。
【0071】
ＣＰＵ３１は、機械学習アルゴリズムによって訓練された数学モデルに、Ｓ１４で生成された画像データを入力することで、高画質画像のデータを取得する（Ｓ１５）。Ｓ１５で使用される数学モデルは、入力された画像データの画質を向上させた高画質画像のデータを出力するように予め訓練されている。ここで、ノイズフロアの影響が補正されていない画像データを数学モデルに入力しても、ノイズフロアの影響が抑制された高画質画像が得られない場合が多い。例えば、数学モデルに画像データを入力しても、ノイズフロアが存在していなければ表れないはずの輝度が高い部分が、数学モデルによって出力される画像に含まれてしまう場合もある。これに対し、ノイズフロアが補正された画像データが数学モデルに入力されることで、より高い画質の画像データが取得され易くなる。
【0072】
ＣＰＵ３１は、機械学習アルゴリズムによって訓練された数学モデルに、Ｓ１４で生成された画像データを入力することで、画像に写る層、および層間の境界の少なくともいずれか（以下、「特定の層・境界」という）の識別結果を取得する（Ｓ１６）。Ｓ１６で使用される数学モデルは、入力された画像（本実施形態では、二次元または三次元の断層画像）に含まれる特定の層・境界の識別結果を出力するように訓練されている。ノイズフロアの影響が抑制された断層画像のデータ（Ｓ１４で生成された画像データ）に基づいて、特定の層・境界の識別結果が取得されることで、識別結果が高い精度で得られ易くなる。その後、処理はＳ１１へ戻る。
【0073】
なお、ＣＰＵ３１は、組織の同一位置に関して異なる時間に取得された少なくとも２つのＯＣＴデータに対して、データ取得位置の深さに応じた補正処理（Ｓ１３）を実行したうえで、少なくとも２つのＯＣＴデータに基づくモーションコントラスト画像（例えばＯＣＴアンジオ画像等）を生成してもよい。この場合、ノイズフロアの影響が抑制された高品質のモーションコントラスト画像が生成され易くなる。
【0074】
また、ＣＰＵ３１は、データ取得位置の深さに応じた補正処理（Ｓ１３）が行われたＯＣＴデータに基づいて、Ｅｎｆａｃｅ画像のデータを生成してもよい。Ｅｎｆａｃｅ画像のデータは、例えば、測定光の光軸に交差するＸＹ方向の各位置で深さ方向（Ｚ方向）に輝度値が積算された積算画像データ、ＸＹ方向の各位置でのスペクトルデータの積算値、ある一定の深さ方向におけるＸＹ方向の各位置での輝度データ、網膜のいずれかの層（例えば、網膜表層）におけるＸＹ方向の各位置での輝度データ等であってもよい。この場合、ノイズフロアの影響が抑制された高品質のＥｎｆａｃｅ画像が生成され易くなる。
【0075】
なお、第１実施形態では、補正パラメータはＯＣＴ装置１自身によって設定される。しかし、他のデバイスによって設定された補正パラメータが、ＯＣＴ装置１によって取得されてもよい。また、ＯＣＴ装置１によって取得されたＯＣＴデータに基づいて、作業者が補正パラメータ（例えば補正係数等）を設定してもよい。作業者によって設定された補正パラメータが、ＮＶＭ３４等に記憶されてもよい。また、Ｓ１４～Ｓ１６等の処理の少なくともいずれかを省略することも可能である。
【0076】
（第２実施形態）
図６を参照して、第２実施形態のＯＣＴ装置（ＯＣＴデータ処理装置）１が実行するＯＣＴデータ処理について説明する。第２実施形態のＯＣＴデータ処理では、補正対象のＯＣＴデータ（ＲＡＷデータ）の撮影動作を行う毎に、補正パラメータ（本実施形態では補正係数と切片）を設定するためのダークデータが、ＲＡＷデータの撮影動作の前後に撮影される。ダークデータに基づいて設定された補正パラメータが用いられることで、ＲＡＷデータの補正処理が行われる。なお、第２実施形態で実行される各ステップのうち、第１実施形態で説明した処理と同様の処理を採用できるステップについては、説明を省略または簡略化する場合がある。
図６を参照して、第２実施形態のＯＣＴ装置（ＯＣＴデータ処理装置）１が実行するＯＣＴデータ処理について説明する。第２実施形態のＯＣＴデータ処理では、補正対象のＯＣＴデータ（ＲＡＷデータ）の撮影動作を行う毎に、補正パラメータ（本実施形態では補正係数と切片）を設定するためのダークデータが、ＲＡＷデータの撮影動作の前後に撮影される。ダークデータに基づいて設定された補正パラメータが用いられることで、ＲＡＷデータの補正処理が行われる。なお、第２実施形態で実行される各ステップのうち、第１実施形態で説明した処理と同様の処理を採用できるステップについては、説明を省略または簡略化する場合がある。
【0077】
まず、ＣＰＵ３１は、被検眼の組織の撮影実行指示が入力されたか否かを判断する（Ｓ２１）。撮影実行指示が入力されていなければ（Ｓ２１：ＮＯ）、Ｓ２１の判断が繰り返される。撮影実行指示が入力されると（Ｓ２１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ３１は、光走査部１４等を制御することで、被検眼の組織のＯＣＴデータ（ＲＡＷデータ）を撮影する（Ｓ２２）。さらに、ＣＰＵ３１は、Ｓ２２の撮影動作における走査レートと同じ走査レートでダークデータを取得（撮影）する（Ｓ２３）。
【0078】
ＣＰＵ３１は、Ｓ２３において取得されたダークデータの信号強度に基づいて、深さに応じたＯＣＴデータの補正値を決定するための補正パラメータを取得する（Ｓ２４）。Ｓ２４における処理および効果については、第１実施形態のＳ２（図５参照）における処理および効果と同様である。従って、Ｓ２４の処理の詳細等についての説明は省略する。
【0079】
ＣＰＵ３１は、Ｓ２４で取得された補正パラメータに基づいて、Ｓ２２で取得されたＲＡＷデータの補正処理を実行する（Ｓ２５）。詳細には、ＣＰＵ３１は、Ｓ２４で取得された補正係数「ａ」に、データ取得位置の深さ「ｚ」を掛けた値を、深さに応じてＲＡＷデータから減算することで、ＲＡＷデータの補正処理を実行する。さらに、ＲＡＷデータから切片「ｂ」も減算される。前述したように、Ｓ２５で使用される補正パラメータは、Ｓ２２におけるＲＡＷデータの撮影動作の前後（本実施形態では、ＲＡＷデータの撮影動作の直後）に撮影されたダークデータに基づいて設定されている。従って、ノイズフロアが撮影環境および装置の個体差等の影響を受ける場合でも、より適切にノイズフロアの影響が抑制され易くなる。また、ダークデータに基づいて補正パラメータが設定されることで、実際に発生するノイズフロアに適した補正パラメータが、高い精度で設定され易くなる。
【0080】
次いで、ＣＰＵ３１は、補正済みＯＣＴデータに基づく画像データの生成処理（Ｓ２６）、高画質化処理（Ｓ２７）、および層・境界識別処理（Ｓ２８）を実行する。なお、Ｓ２６～Ｓ２８の処理には、第１実施形態のＳ１４～Ｓ１６と同様の処理を採用できる。Ｓ２６～Ｓ２８の処理の少なくともいずれかを省略できることは言うまでもない。また、ＣＰＵ３１は、第１実施形態と同様に、モーションコントラスト画像の生成処理、および、Ｅｎｆａｃｅ画像の生成処理等をさらに実行してもよい。
【0081】
（第３実施形態）
図７および図８を参照して、第３実施形態のＯＣＴ装置（ＯＣＴデータ処理装置）１が実行するＯＣＴデータ処理について説明する。第３実施形態のＯＣＴデータ処理では、補正対象のＯＣＴデータ（ＲＡＷデータ）そのものに基づいて補正パラメータが設定され、設定された補正パラメータに基づいてＲＡＷデータが補正される。なお、第３実施形態で実行される各ステップのうち、第１実施形態および第２実施形態で説明した処理と同様の処理を採用できるステップについては、説明を省略または簡略化する場合がある。
図７および図８を参照して、第３実施形態のＯＣＴ装置（ＯＣＴデータ処理装置）１が実行するＯＣＴデータ処理について説明する。第３実施形態のＯＣＴデータ処理では、補正対象のＯＣＴデータ（ＲＡＷデータ）そのものに基づいて補正パラメータが設定され、設定された補正パラメータに基づいてＲＡＷデータが補正される。なお、第３実施形態で実行される各ステップのうち、第１実施形態および第２実施形態で説明した処理と同様の処理を採用できるステップについては、説明を省略または簡略化する場合がある。
【0082】
まず、ＣＰＵ３１は、被検眼の組織の撮影実行指示が入力されたか否かを判断する（Ｓ３１）。撮影実行指示が入力されていなければ（Ｓ３１：ＮＯ）、Ｓ３１の判断が繰り返される。撮影実行指示が入力されると（Ｓ３１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ３１は、光走査部１４等を制御することで、被検眼の組織のＯＣＴデータ（ＲＡＷデータ）を撮影する（Ｓ３２）。
【0083】
ＣＰＵ３１は、Ｓ３２で取得された組織のＯＣＴデータ（ＲＡＷデータ）に基づいて、深さに応じたＯＣＴデータの補正値を決定するための補正パラメータ（補正係数と切片）を取得する（Ｓ３３）。Ｓ３２で取得された組織のＯＣＴデータは、ダークデータとは異なり、測定光の反射光の受光素子２２への入射が許容される通常の状態で撮影されている。しかし、通常の状態で撮影されたＯＣＴデータに基づいて補正パラメータを設定することも可能である。
【0084】
図８を参照して、通常の状態で撮影されたＯＣＴデータに基づいて補正パラメータを設定するための方法の一例について説明する。図８の輝度グラフ５１でも、図２と同様に、図面の下方である程（＋Ｚ方向へ進むほど）、データ取得位置の深さが深くなる。また、右方である程、信号強度（輝度）が大きいことを示す。図８に示す輝度グラフ５１では、図２および図４に示す輝度グラフ４１とは異なり、撮影対象による測定光の反射光によって信号強度が高くなった部位（つまり、像が写る部位）が存在する。しかし、像が写らない部位では、図２および図４に示す輝度グラフ４１と同様に、ノイズフロアに起因する信号強度が表れている。従って、通常の状態で撮影されたＯＣＴデータのうち、像が写らない部位における信号強度に基づいて補正パラメータ（本実施形態では補正係数と切片）を設定することができる。一例として、本実施形態では、ＣＰＵ３１は、取得されたＯＣＴデータにおける深さ毎の信号強度に対して主成分分析を実行し、取得された第１主成分の傾き（図８に示す例では、直線ＬＢの傾き）に基づいて補正係数を設定する。その結果、像が写らない部位における信号強度に基づいて補正係数が設定される。
【0085】
ＣＰＵ３１は、Ｓ３３で取得された補正パラメータに基づいて、Ｓ３２で取得されたＲＡＷデータの補正処理を実行する（Ｓ３４）。詳細には、ＣＰＵ３１は、Ｓ３３で取得された補正係数「ａ」に、データ取得位置の深さ「ｚ」を掛けた値を、深さに応じてＲＡＷデータから減算することで、ＲＡＷデータの補正処理を実行する。さらに、ＲＡＷデータから切片「ｂ」も減算される。前述したように、Ｓ３４で使用される補正パラメータは、Ｓ３２において取得されたＲＡＷデータそのものに基づいて設定されている。従って、ノイズフロアが撮影環境および装置の個体差等の影響を受ける場合でも、より適切にノイズフロアの影響が抑制され易くなる。
【0086】
次いで、ＣＰＵ３１は、補正済みＯＣＴデータに基づく画像データの生成処理（Ｓ３５）、高画質化処理（Ｓ３６）、および層・境界識別処理（Ｓ３７）を実行する。なお、Ｓ３５～Ｓ３７の処理には、第１実施形態のＳ１４～Ｓ１６と同様の処理を採用できる。Ｓ３５～Ｓ３７の処理の少なくともいずれかを省略できることは言うまでもない。また、ＣＰＵ３１は、第１・第２実施形態と同様に、モーションコントラスト画像の生成処理、および、Ｅｎｆａｃｅ画像の生成処理等をさらに実行してもよい。
【0087】
上記実施形態で開示された技術は一例に過ぎない。従って、上記実施形態で例示された技術を変更することも可能である。上記実施形態で例示された複数の技術のうちの一部のみを実行することも可能である。例えば、走査レートまたは露光時間に応じてＯＣＴデータの補正量を変更する処理等は、省略することも可能である。
【0088】
上記実施形態では、深さに応じたＯＣＴデータの補正値を決定するための補正パラメータとして、補正係数が用いられている。しかし、ＯＣＴデータの補正処理の具体的な方法を変更することも可能である。例えば、ＣＰＵ３１は、ＯＣＴデータの補正量が、データ取得位置の深さ毎に規定された補正量データを、補正パラメータとして取得してもよい。ＣＰＵ３１は、補正量データによって深さ毎に規定された補正量を、深さに応じてＯＣＴデータから減算することで、ＯＣＴデータの補正処理を行ってもよい。この場合、ノイズフロアが深さに比例しない装置等であっても、ノイズフロアの影響が適切に抑制される。補正量データの設定方法も適宜選択できる。例えば、図３のＳ２、および図６のＳ２４において、ＣＰＵ３１は、Ｓ１またはＳ２３で取得されたダークデータにおける深さ毎の信号強度を、ＯＣＴデータから深さ毎に減算する補正量データとして設定してもよい。
【符号の説明】
【0089】
１ ＯＣＴ装置
１１ ＯＣＴ光源
１２ カップラー
１４ 光走査部
１６ 照射光学系
２２ 受光素子
３１ ＣＰＵ
３４ ＮＶＭ
４０ ダークデータ
４１，５１ 輝度グラフ
１１ ＯＣＴ光源
１２ カップラー
１４ 光走査部
１６ 照射光学系
２２ 受光素子
３１ ＣＰＵ
３４ ＮＶＭ
４０ ダークデータ
４１，５１ 輝度グラフ
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
