特許 7534094 眼科装置、その制御方法、プログラム、及び記録媒体

(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】

(24)【登録日】2024-08-05

(45)【発行日】2024-08-14

(54)【発明の名称】眼科装置、その制御方法、プログラム、及び記録媒体

(51)【国際特許分類】

   A61B 3/10 20060101AFI20240806BHJP

【ＦＩ】

A61B3/10 100

【請求項の数】 21

(21)【出願番号】P 2020013120

(22)【出願日】2020-01-30

(65)【公開番号】P2021118770

(43)【公開日】2021-08-12

【審査請求日】2023-01-17

(73)【特許権者】

【識別番号】000220343

【氏名又は名称】株式会社トプコン

(74)【代理人】

【識別番号】100124626

【弁理士】

【氏名又は名称】榎並 智和

(72)【発明者】

【氏名】小野 佑介

【審査官】相川 俊

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１８－１０２７８９（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１４／２０３９０１（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０１９－２１３７４０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１５－０６６０８３（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１４／１９２５２０（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０１３－２２６３８３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－０８８３８２（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ａ６１Ｂ ３／１０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）スキャンにより被検眼の前眼部から収集されたデータに基づき構築された前眼部画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部により取得された前記前眼部画像から角膜画像及び虹彩画像を特定する部位画像特定部と、
前記角膜画像及び前記虹彩画像のそれぞれの画像品質を評価する部位画像評価部と、
前記部位画像評価部により前記角膜画像について取得された評価データ及び前記虹彩画像について取得された評価データに基づいて前記前眼部画像の画像品質を評価する前眼部画像評価部と、
前記前眼部画像のピクセルアスペクト比を補正する画像補正部と、
前記ピクセルアスペクト比が補正された前記前眼部画像を解析して所定の隅角パラメータを算出する隅角解析部と、
表示部と、
前記ピクセルアスペクト比が補正された前記前眼部画像を前記表示部に表示させ、且つ、表示された前記前眼部画像上に前記所定の隅角パラメータの計測位置及び計測値を表示する制御部と
を含む、眼科装置。

【請求項2】

前記部位画像評価部は、
前記角膜画像に対して角膜評価領域を設定し、且つ、前記虹彩画像に対して虹彩評価領域を設定する評価領域設定部と、
前記角膜評価領域を解析することによって角膜評価データを生成し、且つ、前記虹彩評価領域を解析することによって虹彩評価データを生成する評価データ生成部と
を含む、
請求項１の眼科装置。

【請求項3】

前記評価領域設定部は、
前記角膜画像の少なくとも一部である角膜内部領域と、前記角膜画像の外部に位置する角膜外部領域とを含むように、前記角膜評価領域を設定し、且つ、
前記虹彩画像の少なくとも一部である虹彩内部領域と、前記虹彩画像の外部に位置する虹彩外部領域とを含むように、前記虹彩評価領域を設定する、
請求項２の眼科装置。

【請求項4】

前記評価領域設定部は、
互いに隣接した前記角膜内部領域と前記角膜外部領域とからなる前記角膜評価領域を設定し、且つ、
互いに隣接した前記虹彩内部領域と前記虹彩外部領域とからなる前記虹彩評価領域を設定する、
請求項３の眼科装置。

【請求項5】

前記部位画像特定部は、
前記画像取得部により取得された前記前眼部画像が広角画像である場合、前記前眼部画像の第１フレーム端の近傍に位置する第１角膜画像と前記第１フレーム端の反対側の第２フレーム端の近傍に位置する第２角膜画像とを前記角膜画像として特定し、且つ、前記第１フレーム端の近傍に位置する第１虹彩画像と前記第２フレーム端の近傍に位置する第２虹彩画像とを前記虹彩画像として特定し、
前記前眼部画像が非広角画像である場合、前記角膜画像としての単一の角膜画像と、前記虹彩画像としての単一の虹彩画像とを特定する、
請求項１～４のいずれかの眼科装置。

【請求項6】

前記部位画像特定部は、前記画像取得部により取得された前記前眼部画像にエッジ検出を適用して前記角膜画像と前記虹彩画像とを特定する、
請求項１～５のいずれかの眼科装置。

【請求項7】

前記部位画像特定部は、
前記エッジ検出により、角膜前面画像及び角膜後面画像の少なくとも一方と、虹彩前面画像とを特定し、
前記角膜前面画像及び前記角膜後面画像の少なくとも一方に基づいて前記角膜画像を特定し、
前記虹彩前面画像に基づいて前記虹彩画像を特定する、
請求項６の眼科装置。

【請求項8】

前記部位画像特定部は、勾配方向が前記前眼部画像のフレーム端側を向き且つ勾配が所定閾値以上であるエッジを前記角膜前面画像として特定する、
請求項７の眼科装置。

【請求項9】

前記部位画像特定部は、勾配方向が前記前眼部画像のフレーム中央側を向き且つ勾配が所定閾値以上であるエッジを前記角膜後面画像として特定する、
請求項７の眼科装置。

【請求項10】

前記画像補正部は、前記前眼部画像評価部により画像品質が良好であると評価された前記前眼部画像のピクセルアスペクト比を補正する、
請求項１～９のいずれかの眼科装置。

【請求項11】

前記前眼部画像評価部は、前記部位画像評価部により取得された２以上の前記評価データに所定の統計演算を適用することによって前記画像品質の評価を行う、
請求項１～１０のいずれかの眼科装置。

【請求項12】

前記前眼部画像評価部は、前記２以上の評価データに少なくとも平均演算を適用することによって前記画像品質の評価を行う、
請求項１１の眼科装置。

【請求項13】

前記前眼部画像評価部は、前記２以上の評価データを比較して最低の画像品質に対応する評価データを選択する処理を少なくとも実行することによって前記画像品質の評価を行う、
請求項１１の眼科装置。

【請求項14】

前記前眼部画像を解析して所定の前眼部パラメータを算出する解析部を更に含む、
請求項１～１３のいずれかの眼科装置。

【請求項15】

前記画像取得部は、
前記前眼部にＯＣＴスキャンを適用してデータを収集するデータ収集部と、
前記データ収集部により収集された前記データに基づいて前記前眼部画像を構築する画像構築部と
を含む、
請求項１～１４のいずれかの眼科装置。

【請求項16】

前記前眼部画像評価部により前記前眼部画像の画像品質が不良であると評価された場合、前記データ収集部は、前記前眼部に対してＯＣＴスキャンを再度適用して新たなデータを収集し、
前記画像構築部は、前記データ収集部により収集された前記新たなデータに基づいて新たな前眼部画像を構築する、
請求項１５の眼科装置。

【請求項17】

前記画像取得部は、前記前眼部画像を外部から受け付ける受付部を含む、
請求項１～１４のいずれかの眼科装置。

【請求項18】

前記前眼部画像評価部により前記前眼部画像の画像品質が不良であると評価された場合に、前記被検眼に対するＯＣＴスキャンの再適用を要求する信号を発信する信号発信部を更に含む、
請求項１７の眼科装置。

【請求項19】

プロセッサを含む眼科装置を制御する方法であって、
前記プロセッサが、光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）スキャンにより被検眼の前眼部から収集されたデータに基づき構築された前眼部画像から角膜画像及び虹彩画像を特定するステップと、
前記プロセッサが、前記角膜画像及び前記虹彩画像のそれぞれの画像品質を評価するステップと、
前記プロセッサが、前記角膜画像について取得された評価データ及び前記虹彩画像について取得された評価データに基づいて前記前眼部画像の画像品質を評価するステップと、
前記プロセッサが、前記前眼部画像のピクセルアスペクト比を補正するステップと、
前記プロセッサが、前記ピクセルアスペクト比が補正された前記前眼部画像を解析して所定の隅角パラメータを算出するステップと、
前記プロセッサが、前記ピクセルアスペクト比が補正された前記前眼部画像を表示デバイスに表示させ、且つ、表示された前記前眼部画像上に前記所定の隅角パラメータの計測位置及び計測値を表示するステップと
を含む、眼科装置の制御方法。

【請求項20】

請求項１９の方法をコンピュータに実行させるプログラム。

【請求項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。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

この発明は、眼科装置、その制御方法、プログラム、及び記録媒体に関する。

【背景技術】

【0002】

光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）を用いた前眼部解析技術が知られており、その一つとして、緑内障（特に、閉塞隅角緑内障）の診断のために実施される隅角解析がある（例えば、特許文献１～４を参照）。

【0003】

隅角解析では、前眼部のＯＣＴ画像に基づいて、角膜と虹彩との間に位置する隅角（前房隅角）と呼ばれる部位に関するパラメータを求める演算が実行される。隅角パラメータ演算においては、隅角位置を決定するために角膜と虹彩の双方をＯＣＴ画像から検出する必要があるが、この隅角位置検出を正確に行うには角膜と虹彩の双方が高い画質で描出されていることが望ましい。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２０１１－１４７６１１号公報

【文献】特開２０１３－２２６３８３号公報

【文献】特表２０１４－５０００９６号公報

【文献】特開２０１５－４３８１４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、従来のＯＣＴ前眼部解析技術では、角膜と虹彩の双方が十分な画質で描出されているか判定することができなかったため、隅角位置を正確に決定することが困難であった。そのため、隅角解析の品質（確度、精度など）の低下、ＯＣＴスキャンのやり直し、検査の長時間化といった、様々な問題が生じていた。

【0006】

なお、隅角解析以外にも、２以上の部位の検出が要求される任意のＯＣＴ前眼部解析において、同様の問題が生じていた。例えば、角膜と水晶体との間の距離を求める前房深度解析では、角膜と水晶体の双方が高い画質で描出されていることが望ましい。

【0007】

この発明の一つの目的は、ＯＣＴ前眼部解析の改善を図ることにある。

【課題を解決するための手段】

【0008】

幾つかの例示的な態様に係る眼科装置は、光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）スキャンにより被検眼の前眼部から収集されたデータに基づき構築された前眼部画像を取得する画像取得部と、前記画像取得部により取得された前記前眼部画像から、前記前眼部の２以上の部位にそれぞれ相当する２以上の部位画像を特定する部位画像特定部と、前記部位画像特定部により特定された前記２以上の部位画像のそれぞれの画像品質を評価する部位画像評価部と、前記部位画像評価部により前記２以上の部位画像について取得された２以上の評価データに基づいて前記前眼部画像の画像品質を評価する前眼部画像評価部とを含む。

【0009】

幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記部位画像評価部は、前記部位画像特定部により特定された前記２以上の部位画像のそれぞれに対して評価領域を設定する評価領域設定部と、前記評価領域設定部により設定された前記評価領域を解析することによって評価データを生成する評価データ生成部とを含む。

【0010】

幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記評価領域設定部は、前記部位画像特定部により特定された前記２以上の部位画像のそれぞれに対し、当該部位画像の少なくとも一部である第１領域と、当該部位画像の外部に位置する第２領域とを含むように、前記評価領域を設定する。

【0011】

幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記評価領域設定部は、互いに隣接した前記第１領域と前記第２領域とからなる前記評価領域を設定する。

【0012】

幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記部位画像特定部は、前記画像取得部により取得された前記前眼部画像が広角画像である場合には第１部位画像群を特定し、且つ、前記前眼部画像が非広角画像である場合には前記第１部位画像群と異なる第２部位画像群を特定する。

【0013】

幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記第１部位画像群に含まれる部位画像の個数と前記第２部位画像群に含まれる部位画像の個数とが異なる。

【0014】

幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記部位画像特定部は、前記画像取得部により取得された前記前眼部画像にエッジ検出を適用して前記部位画像を特定する。

【0015】

幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記部位画像特定部は、前記画像取得部により取得された前記前眼部画像から角膜画像と虹彩画像とを特定し、前記部位画像評価部は、前記角膜画像の画像品質評価と前記虹彩画像の画像品質評価とを実行し、前記前眼部画像評価部は、前記角膜画像の評価データと前記虹彩画像の評価データとに基づいて前記前眼部画像の画像品質評価を行う。

【0016】

幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記部位画像評価部は、前記角膜画像に対して角膜評価領域を設定し、且つ、前記虹彩領域に対して虹彩評価領域を設定する評価領域設定部と、前記角膜評価領域を解析することによって角膜評価データを生成し、且つ、前記虹彩評価領域を解析することによって虹彩評価データを生成する評価データ生成部とを含む。

【0017】

幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記評価領域設定部は、前記角膜画像の少なくとも一部である角膜内部領域と、前記角膜画像の外部に位置する角膜外部領域とを含むように、前記角膜評価領域を設定し、且つ、前記虹彩画像の少なくとも一部である虹彩内部領域と、前記虹彩画像の外部に位置する虹彩外部領域とを含むように、前記虹彩評価領域を設定する。

【0018】

幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記評価領域設定部は、互いに隣接した前記角膜内部領域と前記角膜外部領域とからなる前記角膜評価領域を設定し、且つ、互いに隣接した前記虹彩内部領域と前記虹彩外部領域とからなる前記虹彩評価領域を設定する。

【0019】

幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記部位画像特定部は、前記画像取得部により取得された前記前眼部画像が広角画像である場合、前記前眼部画像の第１フレーム端の近傍に位置する第１角膜画像と前記第１フレーム端の反対側の第２フレーム端の近傍に位置する第２角膜画像とを前記角膜画像として特定し、且つ、前記第１フレーム端の近傍に位置する第１虹彩画像と前記第２フレーム端の近傍に位置する第２虹彩画像とを前記虹彩画像として特定し、前記前眼部画像が非広角画像である場合、前記角膜画像としての単一の角膜画像と、前記虹彩画像としての単一の虹彩画像とを特定する。

【0020】

幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記部位画像特定部は、前記画像取得部により取得された前記前眼部画像にエッジ検出を適用して前記角膜画像と前記虹彩画像とを特定する。

【0021】

幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記部位画像特定部は、前記エッジ検出により、角膜前面画像及び角膜後面画像の少なくとも一方と、虹彩前面画像とを特定し、前記角膜前面画像及び前記角膜後面画像の少なくとも一方に基づいて前記角膜画像を特定し、前記虹彩前面画像に基づいて前記虹彩画像を特定する。

【0022】

幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記部位画像特定部は、勾配方向が前記前眼部画像のフレーム端側を向き且つ勾配が所定閾値以上であるエッジを前記角膜前面画像として特定する。

【0023】

幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記部位画像特定部は、勾配方向が前記前眼部画像のフレーム中央側を向き且つ勾配が所定閾値以上であるエッジを前記角膜後面画像として特定する。

【0024】

幾つかの例示的な態様に係る眼科装置は、前記前眼部画像のピクセルアスペクト比を補正する画像補正部を更に含む。

【0025】

幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記画像補正部は、前記前眼部画像評価部により画像品質が良好であると評価された前記前眼部画像のピクセルアスペクト比を補正する。

【0026】

幾つかの例示的な態様に係る眼科装置は、前記画像補正部によりピクセルアスペクト比が補正された前記前眼部画像を解析して所定の隅角パラメータを算出する隅角解析部を更に含む。

【0027】

幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記前眼部画像評価部は、前記部位画像評価部により取得された前記２以上の評価データに所定の統計演算を適用することによって前記画像品質の評価を行う。

【0028】

幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記前眼部画像評価部は、前記２以上の評価データに少なくとも平均演算を適用することによって前記画像品質の評価を行う。

【0029】

幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記前眼部画像評価部は、前記２以上の評価データを比較して最低の画像品質に対応する評価データを選択する処理を少なくとも実行することによって前記画像品質の評価を行う。

【0030】

幾つかの例示的な態様に係る眼科装置は、前記前眼部画像を解析して所定の前眼部パラメータを算出する解析部を更に含む。

【0031】

幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記画像取得部は、前記前眼部にＯＣＴスキャンを適用してデータを収集するデータ収集部と、前記データ収集部により収集された前記データに基づいて前記前眼部画像を構築する画像構築部とを含む。

【0032】

幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記前眼部画像評価部により前記前眼部画像の画像品質が不良であると評価された場合、前記データ収集部は、前記前眼部に対してＯＣＴスキャンを再度適用して新たなデータを収集し、前記画像構築部は、前記データ収集部により収集された前記新たなデータに基づいて新たな前眼部画像を構築する。

【0033】

幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記画像取得部は、前記前眼部画像を外部から受け付ける受付部を含む。

【0034】

幾つかの例示的な態様に係る眼科装置において、前記前眼部画像評価部により前記前眼部画像の画像品質が不良であると評価された場合に、前記被検眼に対するＯＣＴスキャンの再適用を要求する信号を発信する信号発信部を更に含む。

【0035】

幾つかの例示的な態様は、プロセッサを含む眼科装置を制御する方法であって、前記プロセッサが、光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）スキャンにより被検眼の前眼部から収集されたデータに基づき構築された前眼部画像から、前記前眼部の２以上の部位にそれぞれ相当する２以上の部位画像を特定するステップと、前記プロセッサが、前記２以上の部位画像のそれぞれの画像品質を評価するステップと、前記プロセッサが、前記２以上の部位画像について取得された２以上の評価データに基づいて前記前眼部画像の画像品質を評価するステップとを含む。

【0036】

幾つかの例示的な態様は、例示的な態様の方法をコンピュータに実行させるプログラムである。

【0037】

幾つかの例示的な態様は、例示的な態様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である。

【発明の効果】

【0038】

例示的な態様によれば、ＯＣＴ前眼部解析の改善を図ることが可能である。

【図面の簡単な説明】

【0039】

【図1】例示的な態様に係る眼科装置の構成の一例を表す概略図である。

【図2】例示的な態様に係る眼科装置の構成の一例を表す概略図である。

【図3】例示的な態様に係る眼科装置の構成の一例を表す概略図である。

【図4】例示的な態様に係る眼科装置の構成の一例を表す概略図である。

【図5A】例示的な態様に係る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。

【図5B】例示的な態様に係る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。

【図6A】例示的な態様に係る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。

【図6B】例示的な態様に係る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。

【図7A】例示的な態様に係る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。

【図7B】例示的な態様に係る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。

【図7C】例示的な態様に係る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。

【図8A】例示的な態様に係る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。

【図8B】例示的な態様に係る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。

【図8C】例示的な態様に係る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。

【図9】例示的な態様に係る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。

【図10】例示的な態様に係る眼科装置の動作の一例を表すフローチャートである。

【図11A】例示的な態様に係る眼科装置の動作の一例を説明するための概略図である。

【図11B】例示的な態様に係る眼科装置の動作の一例を説明するための概略図である。

【図12】例示的な態様に係る眼科装置の構成の一例を表す概略図である。

【発明を実施するための形態】

【0040】

幾つかの例示的な態様に係る眼科装置、その制御方法、プログラム、及び記録媒体について図面を参照しながら詳細に説明する。本明細書にて引用された文献の開示内容や、その他の任意の公知技術を、例示的な態様に援用することが可能である。なお、特に言及しない限り、「画像データ」とそれに基づく「画像」とを区別せず、また、被検眼の「部位」とその「画像」とを区別しない。

【0041】

幾つかの例示的な態様に係る眼科装置は、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前眼部を計測することが可能である。例示的な態様に適用可能な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。

【0042】

幾つかの例示的な態様に係る眼科装置は、ＯＣＴ以外のモダリティにより取得された画像を処理可能であってよい。例えば、幾つかの例示的な態様は、眼底カメラ、走査型レーザー検眼鏡（ＳＬＯ）、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により取得された画像を処理可能であってよい。幾つかの例示的な態様に係る眼科装置は、眼底カメラ、ＳＬＯ、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を含んでいてよい。

【0043】

例示的な態様に係る眼科装置は、ＯＣＴスキャンにより生体眼の前眼部から収集されたデータに基づき構築された画像（前眼部画像）を取得し、これを処理するように構成されている。

【0044】

例示的な態様において、前眼部画像を取得する態様は任意である。例えば、幾つかの例示的な態様の眼科装置は、生体眼の前眼部にＯＣＴスキャンを適用してデータを収集する構成と、収集されたデータに基づいて前眼部画像を構築する構成とを備えてよい。

【0045】

また、幾つかの例示的な態様の眼科装置は、生体眼の前眼部画像を外部から受け付ける機能を備えていてよい。例えば、ＯＣＴ装置を用いて生体眼の前眼部画像が取得され、医用画像管理システム（例えば、Ｐｉｃｔｕｒｅ Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ；ＰＡＣＳ）に保存される。幾つかの例示的な態様の眼科装置は、医用画像管理システムにアクセスして前眼部画像の提供を受けるように構成されている。

【0046】

以下の開示では、このような眼科装置に加え、眼科装置の制御方法、この制御方法をコンピュータに実行させるプログラム、及び、このプログラムが記録された記録媒体について説明する。

【0047】

本明細書に開示された要素の機能の少なくとも一部は、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、開示された機能の少なくとも一部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、開示された機能の少なくとも一部を実行するハードウェア、又は、開示された機能の少なくとも一部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、記載された機能の少なくとも一部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。

【0048】

〈眼科装置の構成〉
図１に示す例示的な態様の眼科装置１は、ＯＣＴ装置と眼底カメラとを組み合わせた複合機であり、前眼部にＯＣＴを適用する機能と前眼部を撮影する機能とを備えている。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、被検眼の正面画像を取得するための各種の要素（例えば、光学系、機構など）が設けられている。ＯＣＴユニット１００には、ＯＣＴスキャンを実行するための各種の要素（例えば、光学系、機構など）の一部が設けられている。ＯＣＴスキャンを実行するための他の要素は、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、各種の処理（演算、制御等）を実行するように構成された１以上のプロセッサと１以上の記憶装置とを含む。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部材（顎受け、額当て等）や、ＯＣＴスキャンが適用される部位を切り替えるためのアタッチメント等の任意の要素やユニットを含む。

【0049】

ＯＣＴスキャン適用部位を切り替えるためのアタッチメントの例を説明する。このアタッチメントは、レンズ群（レンズユニット）を含む。本例の眼科装置１に設けられた前眼部ＯＣＴ用アタッチメント４００は、ＯＣＴスキャン適用部位を後眼部と前眼部との間で切り替えるためのレンズ群を含む。前眼部ＯＣＴ用アタッチメント４００は、例えば、特開２０１５－１６０１０３号公報に開示された光学ユニットと同様に構成されていてよい。

【0050】

図１に示すように、前眼部ＯＣＴ用アタッチメント４００は、対物レンズ２２と被検眼Ｅとの間に配置可能である。前眼部ＯＣＴ用アタッチメント４００が光路に配置されているとき、眼科装置１は前眼部にＯＣＴスキャンを適用することが可能である。他方、前眼部ＯＣＴ用アタッチメント４００が光路から退避されているとき、眼科装置１は後眼部にＯＣＴスキャンを適用することが可能である。前眼部ＯＣＴ用アタッチメント４００の移動は、手動又は自動で行われる。

【0051】

幾つかの例示的な態様の眼科装置は、アタッチメントが光路に配置されているときに後眼部にＯＣＴスキャンを適用可能であり、且つ、アタッチメントが光路から退避されているときに前眼部にＯＣＴスキャンを適用可能であってよい。また、アタッチメントにより切り替えられるＯＣＴスキャン適用部位は後眼部及び前眼部の組み合わせに限定されず、眼の任意の部位の組み合わせであってよい。なお、ＯＣＴスキャン適用部位を切り替えるための構成はこのようなアタッチメント（レンズ群、レンズユニット、光学ユニット）に限定されず、例えば、光路に沿って移動可能な１以上のレンズを含む構成であってもよい。

【0052】

〈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（前眼部Ｅａ、眼底Ｅｆなど）を撮影してデジタル写真を取得するための要素（光学系、機構など）が設けられている。取得される被検眼Ｅのデジタル写真は、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り、診断、解析などに利用される。

【0053】

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。

【0054】

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。撮影光学系３０のフォーカス（焦点位置）は、典型的には、眼底Ｅｆ又は前眼部Ｅａに合致するように調整される。

【0055】

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被検眼Ｅ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。

【0056】

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。

【0057】

ＬＣＤ３９の画面上における固視標画像の表示位置を変更することにより、固視標による被検眼Ｅの固視位置を変更できる。つまり、固視位置を変更することによって被検眼Ｅの視線を所望の方向に誘導することができる。所望の固視位置を指定するためのグラフィカルユーザーインターフェース（ＧＵＩ）等を設けることができる。

【0058】

固視位置を変更可能な固視標を被検眼Ｅに提示するための構成はＬＣＤ等の表示デバイスには限定されない。例えば、複数の発光部（発光ダイオード等）がマトリクス状（アレイ状）に配列された固視マトリクスを表示デバイスの代わりに採用することができる。この場合、複数の発光部を選択的に点灯させることによって固視位置を変更することができる。更に他の例として、移動可能な１以上の発光部によって固視位置を変更する構成を採用することができる。

【0059】

アライメント光学系５０は、被検眼Ｅに対する光学系の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。

【0060】

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。

【0061】

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。

【0062】

なお、アライメント手法は上記のものに限定されない。幾つかの例示的な態様の眼科装置のアライメント手段は、前眼部を異なる方向から実質的に同時に撮影して２以上の撮影画像を取得し、これら撮影画像を解析して被検眼の３次元位置を求め、この３次元位置に基づき光学系を移動させるように構成されていてよい（例えば、特開２０１３－２４８３７６号公報を参照）。

【0063】

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。

【0064】

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。

【0065】

ダイクロイックミラー４６は、デジタル撮影用光路（照明光路及び撮影光路）にＯＣＴ用光路（測定アーム）を結合する。ダイクロイックミラー４６は、ＯＣＴスキャン用の波長帯の光を反射し、撮影用の波長帯の光を透過させる。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。

【0066】

リトロリフレクタ４１は、図１の矢印が示す方向（測定光ＬＳの入射方向及び出射方向）に移動可能とされている。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の補正や、角膜形状や眼底形状に応じた光路長の補正や、干渉状態の調整などのために利用される。

【0067】

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。

【0068】

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図１の矢印が示す方向（測定アームの光軸）に沿って移動可能とされている。それにより、測定アームのフォーカス状態（焦点の位置、焦点距離）が変更される。眼科装置１は、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可能であってよい。

【0069】

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偏向器（ｘ－スキャナ）と、ｙ方向のスキャンを行うための偏向器（ｙ－スキャナ）とを含む、２次元スキャンが可能な偏向器である。例えば、光スキャナ４４は、２つのガルバノミラーを含むガルバノスキャナである。典型的には、２つの偏向器のいずれか一方が被検眼Ｅの瞳孔と光学的に共役な位置に配置され、或いは、２つの偏向器の間に瞳孔共役位置が配置される。これにより、眼底ＥｆにＯＣＴスキャンを適用するときに、被検眼Ｅの瞳孔内（又はその近傍）の位置をピボットとして測定光ＬＳを振ることができ、眼底Ｅｆの広い範囲にＯＣＴスキャンを適用することが可能になる。

【0070】

本態様においては、前眼部ＯＣＴ用アタッチメント４００が測定アームから退避されているときには、上記のように、光スキャナ４４は、実質的に、被検眼Ｅの瞳孔に対して光学的に共役に配置される。他方、前眼部ＯＣＴ用アタッチメント４００が測定アームに挿入されているとき、光スキャナ４４は、前眼部Ｅａと前眼部ＯＣＴ用アタッチメント４００との間の位置に対して光学的に共役に配置される。より具体的には、前眼部ＯＣＴ用アタッチメント４００が測定アームから退避されているとき、例えば、ｘ－スキャナ及びｙ－スキャナのいずれか一方が瞳孔に対して光学的に共役に配置されるか、或いは、ｘ－スキャナとｙ－スキャナとの間の位置が瞳孔に対して光学的に共役に配置される。また、前眼部ＯＣＴ用アタッチメント４００が測定アームに挿入されているとき、例えば、ｘ－スキャナ及びｙ－スキャナのいずれか一方が前眼部Ｅａと前眼部ＯＣＴ用アタッチメント４００との間の位置に対して光学的に共役に配置されるか、或いは、ｘ－スキャナとｙ－スキャナとの間の位置が前眼部Ｅａと前眼部ＯＣＴ用アタッチメント４００との間の位置に対して光学的に共役に配置される。

【0071】

〈ＯＣＴユニット１００〉
図２に示す例示的な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や機構が設けられている。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検出結果（検出信号）は、干渉光のスペクトルを表す信号（干渉信号）であり、演算制御ユニット２００（画像構築部２２０）に送られる。

【0072】

光源ユニット１０１は、例えば、出射光の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などと呼ばれ、参照光ＬＲの光路は参照アームなどと呼ばれる。

【0073】

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ための光学素子である。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の補正や、角膜形状や眼底形状に応じた光路長の補正や、干渉状態の調整などに利用される。

【0074】

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る。偏波コントローラ１１８は、干渉状態を調整するための光学部材であり、例えば、測定光ＬＳと参照光ＬＲとの干渉強度を最適化するために用いられる。偏波コントローラ１１８を通過した参照光ＬＲは、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。

【0075】

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を通じてコリメータレンズユニット４０に導かれて平行光束に変換される。コリメータレンズユニット４０から出射した測定光ＬＳは、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。なお、前眼部ＯＣＴ用アタッチメント４００が測定アームに配置されている場合には、ダイクロイックミラー４６により反射された測定光ＬＳは、対物レンズ２２及び前眼部ＯＣＴ用アタッチメント４００を介して被検眼Ｅ（前眼部Ｅａ）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。

【0076】

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。

【0077】

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（ＤＡＱ）１３０に送る。

【0078】

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。

【0079】

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。

【0080】

このように、スウェプトソースＯＣＴは、波長可変光源からの光を測定光と参照光とに分割し、被検物からの測定光の戻り光を参照光と重ね合わせて干渉光を生成し、この干渉光を光検出器で検出し、波長の掃引及び測定光のスキャンに応じて収集された検出データにフーリエ変換等を施して画像を構築する手法である。

【0081】

一方、スペクトラルドメインＯＣＴは、低コヒーレンス光源（広帯域光源）からの光を測定光と参照光とに分割し、被検物からの測定光の戻り光を参照光と重ね合わせて干渉光を生成し、この干渉光のスペクトル分布を分光器で検出し、検出されたスペクトル分布にフーリエ変換等を施して画像を構築する手法である。

【0082】

すなわち、スウェプトソースＯＣＴは、干渉光のスペクトル分布を時分割で取得するＯＣＴ手法であり、スペクトラルドメインＯＣＴは、干渉光のスペクトル分布を空間分割で取得するＯＣＴ手法である。

【0083】

〈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及び図４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に設けられている。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、記録媒体からデータを読み出す処理や、記録媒体にデータを書き込む処理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。

【0084】

〈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。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４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。

【0085】

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。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。測定アームに設けられた光スキャナ４４は、主制御部２１１の制御の下に動作する。

【0086】

移動機構１５０は、例えば、少なくとも眼底カメラユニット２を３次元的に移動する。典型的な例において、移動機構１５０は、±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。これら移動機構のそれぞれは、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。

【0087】

挿脱機構４００Ａは、前眼部ＯＣＴ用アタッチメント４００をＯＣＴ用光路（測定アーム）に挿入する動作と、前眼部ＯＣＴ用アタッチメント４００を測定アームから退避する動作とを実行する。挿脱機構４００Ａは、主制御部２１１の制御の下に動作するソレノイドアクチュエータ等のアクチュエータを含む。

【0088】

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、デジタル写真（前眼部画像、眼底画像）、被検眼情報、解析データなどがある。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。

【0089】

〈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、被検眼ＥのＯＣＴ画像データを構築する。画像構築部２２０により構築されるＯＣＴ画像データは、１以上のＡスキャン画像データであり、典型的には複数のＡスキャン画像データからなるＢスキャン画像データ（２次元断層像データ）である。

【0090】

ＯＣＴ画像データを構築する処理は、従来のフーリエドメインＯＣＴと同様に、ノイズ除去（ノイズ低減）、フィルタ処理、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）などを含む。他のタイプのＯＣＴ装置の場合、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。

【0091】

画像構築部２２０は、データ収集システム１３０から入力された信号に基づいて、被検眼Ｅの３次元データを構築するように構成されてよい。この３次元データは、被検眼Ｅの３次元領域（ボリューム）を表現した３次元画像データである。この３次元画像データは、３次元座標系により画素の位置が定義された画像データを意味する。３次元画像データの例として、スタックデータやボリュームデータがある。

【0092】

スタックデータは、複数のスキャンラインに沿って得られた複数の断層像を、これらスキャンラインの位置関係に基づき３次元的に配列して得られた画像データである。すなわち、スタックデータは、元々個別の２次元座標系により定義されていた複数の断層像を、１つの３次元座標系で表現する（つまり、１つの３次元空間に埋め込む）ことにより構築された画像データである。換言すると、スタックデータは、２次元的に配列された複数のスキャン点（スキャン点アレイ）についてそれぞれ取得された複数のＡスキャン画像データを、これらスキャン点の位置関係に基づき３次元的に配列して得られた画像データである。

【0093】

ボリュームデータは、３次元的に配列されたボクセルを画素とする画像データであり、ボクセルデータとも呼ばれる。ボリュームデータは、スタックデータに補間処理やボクセル化処理などを適用することによって構築される。

【0094】

画像構築部２２０は、３次元画像データにレンダリングを施して表示用画像を構築する。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、最大値投影（ＭＩＰ）、最小値投影（ＭｉｎＩＰ）、多断面再構成（ＭＰＲ）などがある。

【0095】

画像構築部２２０は、３次元画像データに基づいてＯＣＴ正面画像（ＯＣＴ ｅｎ－ｆａｃｅ画像）を構築するように構成されてよい。例えば、画像構築部２２０は、３次元画像データをｚ方向（Ａライン方向、深さ方向）に投影して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は、３次元画像データの一部（例えば、スラブ）からプロジェクションデータを構築することができる。

【0096】

３次元画像データの部分データ（例えば、スラブ）は、典型的には、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。典型的には、セグメンテーションは、被検眼Ｅの所定組織に相当する画像領域を特定するために利用される。セグメンテーションは、任意の公知の画像処理技術を含んでいてよく、例えば、エッジ検出等の画像処理、及び／又は、機械学習（例えば、深層学習）を利用したセグメンテーションを含んでいてよい。セグメンテーションは、例えば、画像構築部２２０又はデータ処理部２３０により実行される。

【0097】

眼科装置１は、ＯＣＴモーションコントラスト撮影（ｍｏｔｉｏｎ ｃｏｎｔｒａｓｔ ｉｍａｇｉｎｇ）を実行可能であってよい。ＯＣＴモーションコントラスト撮影は、眼内に存在する液体等の動きを抽出するイメージング技術である（例えば、特表２０１５－５１５８９４号公報を参照）。

【0098】

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。

【0099】

〈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の画像に対して特定のデータ処理を適用するように構成されている。データ処理部２３０は、例えば、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。

【0100】

データ処理部２３０は、被検眼Ｅについて取得された２つの画像の間の位置合わせ（レジストレーション）を行うことができる。例えば、データ処理部２３０は、ＯＣＴスキャンを用いて取得された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ことができる。また、データ処理部２３０は、ＯＣＴスキャンを用いて取得された２つのＯＣＴ画像の間のレジストレーションを行うことができる。また、データ処理部２３０は、眼底カメラユニット２により取得された２つの正面画像の間のレジストレーションを行うことができる。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ことも可能である。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。

【0101】

幾つかの例示的な態様のデータ処理部２３０は、図４に示すように、部位画像特定部２３１と、部位画像評価部２３２と、前眼部画像評価部２３３と、画像補正部２３４と、解析部２３５とを含んでいてよい。更に、幾つかの例示的な態様において、部位画像評価部２３２は、評価領域設定部２３２１と、評価データ生成部２３２２とを含んでいてよい。また、幾つかの例示的な態様において、解析部２３５は、隅角解析部２３５１を含んでいてよい。

【0102】

前述したように、データ処理部２３０は、前眼部ＥａにＯＣＴスキャンを適用して取得された前眼部画像を処理する。データ処理部２３０により処理される前眼部画像の態様は任意である。例えば、ＯＣＴスキャンの適用範囲（サイズ）やパターンは任意である。スキャンサイズは、例えば、スキャン長、スキャン面積、スキャン体積、スキャン角度、画角などによって定義されてよい。スキャンパターンは、例えば、Ｂスキャン（ラインスキャン）、サークルスキャン、ラジアルスキャン、ボリュームスキャン（３次元スキャン）などであってよい。

【0103】

本開示では、広角Ｂスキャンで得られた前眼部画像（広角画像）と、非広角Ｂスキャンで得られた前眼部画像（非広角画像）とについて特に説明を行うが、実施形態はこれらに限定されない。例えば、広角画像は、所定値以上のサイズのＯＣＴスキャンを前眼部Ｅａに適用することによって取得される前眼部画像であり、非広角画像は、当該所定値未満のサイズのＯＣＴスキャンを前眼部Ｅａに適用することによって取得される前眼部画像である。ここで、広角と非広角とは絶対的な基準によって区別されるものではなく、相対的なものである。例えば、幾つかの例示的な態様において、前眼部に対するＢスキャンについて、標準的な角膜径（縦径、横径（Ｗｈｉｔｅ－ｔｏ－Ｗｈｉｔｅ））以上の長さのＢスキャンを広角Ｂスキャンと定義し、それ未満の長さのＢスキャンを非広角Ｂスキャンと定義することができる。

【0104】

一つの具体例として、広角画像は、スキャン長が１６ミリメートルのＢスキャンを前眼部Ｅａに適用することによって取得される。この広角Ｂスキャンのスキャンラインは、前眼部Ｅａの隅角を２回横切る。典型的には、この広角Ｂスキャンのスキャンラインは、前眼部Ｅａの瞳孔中心（その近傍）を通過し、且つ、隅角を２回通過する。これにより得られる広角画像の例を図５Ａに示す。本例の前眼部画像（広角画像）は、前眼部Ｅａの全体を描出したものではなく、角膜の中央部分（角膜頂点及びその周辺）に相当する画像が欠落したものである。なお、深さ方向（ｚ方向）におけるスキャン範囲及び画像化範囲を広くした場合や、コヒーレンスゲートを深さ方向に移動して２回以上のＯＣＴスキャンを行った場合には、角膜全体が描出された広角画像を取得することが可能である。

【0105】

また、一つの具体例として、非広角画像は、スキャン長が６ミリメートルのＢスキャンを前眼部Ｅａに適用することによって取得される。この非広角Ｂスキャンのスキャンラインは、前眼部Ｅａの隅角を１回だけ横切る。これにより得られる広角画像の例を図５Ｂに示す。

【0106】

〈部位画像特定部２３１〉
部位画像特定部２３１は、前眼部ＥａにＯＣＴスキャンを適用して取得された前眼部画像から、前眼部Ｅａの２以上の部位にそれぞれ相当する２以上の画像（前眼部画像中の領域）を特定するように構成されている。

【0107】

本開示において、部位画像特定部２３１により特定される画像（つまり、所定の部位に相当する画像）を部位画像と呼ぶ。部位画像特定部２３１は、プロセッサを含むハードウェアと、部位画像特定ソフトウェアとの協働によって実現される。

【0108】

幾つかの例示的な態様において、前眼部画像から部位画像として検出される部位は予め設定される。前眼部画像から部位画像として検出される部位の例として、角膜、虹彩、前房、瞳孔、水晶体、これらのいずれかの一部などがある。

【0109】

部位画像特定部２３１は、例えば、前眼部画像にセグメンテーションを適用することによって部位画像の特定を行う。このセグメンテーションは、例えば、予め設定された前眼部Ｅａの部位に相当する前眼部画像中の領域を特定するように実行される。このセグメンテーションは、任意の公知の画像処理技術を含んでいてよく、例えば、エッジ検出等の画像処理、及び／又は、機械学習（例えば、深層学習）を利用したセグメンテーションを含んでいてよい。部位画像特定部２３１が実行する処理について幾つかの例を以下に説明する。

【0110】

幾つかの例示的な態様において、部位画像特定部２３１は、前眼部画像が広角画像である場合と非広角画像である場合とで互いに異なる部位画像群（２以上の部位画像）を特定するように構成されていてよい。ここで、広角画像から特定される部位画像群を第１部位画像群と呼び、非広角画像から特定される部位画像群を第２部位画像群と呼ぶことにする。ここで、第１部位画像群に含まれる部位画像の個数と、第２部位画像群に含まれる部位画像の個数とが、互いに異なっていてよい。また、第１部位画像群に対応する２以上の部位と、第２部位画像群に対応する２以上の部位とが、互いに異なっていてもよい。

【0111】

幾つかの例示的な態様において、例えば図６Ａに示す広角画像が取得された場合、画像特定部２３１は、この広角画像の第１フレーム端（例えば、フレームの左端）の近傍に位置する角膜の画像（第１角膜画像）２５１Ｌと、第１フレーム端の反対側の第２フレーム端（例えば、フレームの右端）の近傍に位置する角膜の画像（第２角膜画像）２５１Ｒとを特定することができる。更に、画像特定部２３１は、第１フレーム端の近傍に位置する虹彩の画像（第１虹彩画像）２５２Ｌと、第２フレーム端の近傍に位置する虹彩の画像（第２虹彩画像）２５２Ｒとを特定することができる。ここで、第１角膜画像２５１Ｌと第１虹彩画像２５２Ｌとが互いに交わる箇所が隅角２５３Ｌに相当する。同様に、第２角膜画像２５１Ｒと第２虹彩画像２５２Ｒとが互いに交わる箇所が隅角２５３Ｒに相当する。

【0112】

また、幾つかの例示的な態様において、例えば図６Ｂに示す非広角画像が取得された場合、画像特定部２３１は、この非広角画像から、単一の角膜画像２６１と、単一の虹彩画像２６２とを特定することができる。ここで、角膜画像２６１と虹彩画像２６２とが互いに交わる箇所が隅角２６３に相当する。

【0113】

幾つかの例示的な態様において、部位画像特定部２３１は、前述したエッジ検出を前眼部画像に適用して部位画像を特定するように構成されていてよい。例えば図６Ａに示す広角画像が取得された場合、部位画像特定部２３１は、この広角画像に対して少なくともエッジ検出を適用することにより、角膜画像２５１Ｌ及び２５１Ｒと、虹彩画像２５２Ｌ及び２５２Ｒとを特定することができる。また、例えば図６Ｂに示す非広角画像が取得された場合、部位画像特定部２３１は、この非広角画像に対して少なくともエッジ検出を適用することにより、角膜画像２６１と虹彩画像２６２とを特定することができる。

【0114】

更に、幾つかの例示的な態様において、部位画像特定部２３１は、前眼部画像（例えば、広角画像又は非広角画像）にエッジ検出を適用することにより、角膜前面に相当する画像（角膜前面画像）及び／又は角膜後面に相当する画像（角膜後面画像）と、虹彩前面に相当する画像（虹彩前面画像）とを特定することができる。更に、部位画像特定部２３１は、角膜前面画像及び／又は角膜後面画像に基づいて角膜に相当する画像（角膜画像）を特定し、且つ、虹彩前面画像に基づいて虹彩に相当する画像（虹彩画像）を特定することができる。

【0115】

例えば、図７Ａに示す広角画像が取得された場合、部位画像特定部２３１は、この広角画像にエッジ検出を適用することにより、角膜前面画像２７１Ｌ及び２７１Ｒと、角膜後面画像２７２Ｌ及び２７２Ｒと、虹彩前面画像２７３Ｌ及び２７３Ｒとを特定することができる。更に、部位画像特定部２３１は、角膜前面画像２７１Ｌ及び角膜後面画像２７２Ｌを境界とする角膜画像２７４Ｌを特定する処理と、角膜前面画像２７１Ｒ及び角膜後面画像２７２Ｒを境界とする角膜画像２７４Ｒを特定する処理と、虹彩前面画像２７３Ｌを境界とする虹彩画像２７５Ｌを特定する処理と、虹彩前面画像２７３Ｒを境界とする虹彩画像２７５Ｒを特定する処理とを実行することができる。

【0116】

ここで、角膜画像２７４Ｌと虹彩画像２７５Ｌとが互いに交わる箇所が隅角２７６Ｌに相当し、角膜画像２７４Ｒと虹彩画像２７５Ｒとが互いに交わる箇所が隅角２７６Ｒに相当する。換言すると、角膜後面画像２７２Ｌと虹彩前面画像２７３Ｌとが互いに交わる箇所が隅角２７６Ｌに相当し、角膜後面画像２７２Ｒと虹彩前面画像２７３Ｒとが互いに交わる箇所が隅角２７６Ｒに相当する。

【0117】

幾つかの例示的な態様において、角膜前面画像２７１Ｌ及び２７１Ｒを特定するために、部位画像特定部２３１は、例えば、勾配方向が前眼部画像（広角画像）のフレーム端側を向き且つ勾配が所定閾値以上であるエッジを特定するように構成されていてよい。

【0118】

また、幾つかの例示的な態様において、角膜後面画像２７２Ｌ及び２７２Ｒを特定するために、部位画像特定部２３１は、勾配方向が前眼部画像（広角画像）のフレーム中央側を向き且つ勾配が所定閾値以上であるエッジを特定するように構成されていてよい。

【0119】

虹彩前面画像２７３Ｌ及び２７３Ｒの特定についても同様に、勾配（方向、強さ）に基づくエッジ検出により実現可能である。なお、勾配方向は、典型的には、勾配の法線の方向として定義される。

【0120】

他の例として、図７Ｂに示す非広角画像が取得された場合、部位画像特定部２３１は、この非広角画像にエッジ検出を適用することにより、角膜前面画像２８１と、角膜後面画像２８２と、虹彩前面画像２８３とを特定することができる。これら画像の特定については、前述した広角画像の場合と同様に、勾配に基づくエッジ検出を利用することができる。更に、部位画像特定部２３１は、角膜前面画像２８１及び角膜後面画像２８２を境界とする角膜画像２８４を特定する処理と、虹彩前面画像２８３を境界とする虹彩画像２８５を特定する処理とを実行することができる。ここで、角膜画像２８４と虹彩画像２８５とが互いに交わる箇所が隅角２８６に相当する。換言すると、角膜後面画像２８２と虹彩前面画像２８３とが互いに交わる箇所が隅角２８６に相当する。

【0121】

角膜前面画像を特定するためのエッジ検出について、図７Ｃを更に参照しつつ、より詳細に説明する。前述したように、幾つかの例示的な態様において、部位画像特定部２３１は、勾配方向が前眼部画像のフレーム端側を向き且つ勾配強度が所定閾値以上であるエッジを角膜前面領域として特定するように構成されていてよい。本例では、図７Ａに示す１次元領域２７７を部位画像特定部２３１が解析する場合について説明する。１次元領域２７７には複数のピクセルが配列されている（図７Ｃも参照）。図７Ｃの符号２７８は、１次元領域２７７に配列された複数のピクセルにおける輝度分布グラフを示している。輝度分布グラフ２７８の形状から分かるように、輝度分布グラフ２７８の一部において、輝度の勾配が所定閾値２７９よりも大きく、且つ、勾配の向きを示す法線方向２７８ａがフレーム左端の側を向いている。このような勾配を有する箇所がエッジとして検出される。更に、このような処理を様々な１次元領域について行うことにより角膜前面画像２７１Ｌが特定される。同様に、輝度分布グラフの一部において、輝度の勾配が所定閾値よりも大きく、且つ、勾配の向きを示す法線方向がフレーム右端を向いた箇所を探索することによって、角膜前面領域２７１Ｒが特定される。

【0122】

同様に、部位画像特定部２３１は、勾配方向が前眼部画像（広角画像）のフレーム中央側を向き且つ勾配が所定閾値以上であるエッジを検出することによって、角膜後面画像２７２Ｌ及び２７２Ｒを特定することができる。

【0123】

〈部位画像評価部２３２〉
部位画像評価部２３２は、部位画像特定部２３１により特定された２以上の部位画像のそれぞれの画像品質を評価するように構成されている。部位画像評価部２３２は、例えば、任意の公知の手法を用いて画像品質評価を実行するように構成されていてよい。部位画像評価部２３２は、プロセッサを含むハードウェアと、部位画像評価ソフトウェアとの協働によって実現される。

【0124】

前述したように、幾つかの例示的な態様において、部位画像評価部２３２は、評価領域設定部２３２１と、評価データ生成部２３２２とを含んでいてよい。

【0125】

〈評価領域設定部２３２１〉
評価領域設定部２３２１は、部位画像特定部２３１により特定された２以上の部位画像のそれぞれに対して評価領域を設定するように構成されている。評価領域設定部２３２１は、プロセッサを含むハードウェアと、評価領域設定ソフトウェアとの協働によって実現される。

【0126】

幾つかの例示的な態様において、評価領域設定部２３２１は、部位画像特定部２３１により特定された２以上の部位画像のそれぞれに対し、この部位画像の少なくとも一部である第１領域と、この部位画像の外部に位置する第２領域とを含むように、評価領域を設定するように構成されていてよい。更に、評価領域設定部２３２１は、互いに隣接した第１領域と第２領域とからなる評価領域を設定するように構成されていてよい。

【0127】

評価領域を設定する処理について、幾つかの具体例を説明する。一つの具体例として、図６Ａに示すように、前眼部画像（広域画像）から、角膜画像２５１Ｌ及び２５１Ｒと、虹彩画像２５２Ｌ及び２５２Ｒとが特定された場合を考慮する。評価領域設定部２３２１は、図８Ａに示すように、角膜画像２５１Ｌに対して評価領域２９１Ｌを設定する処理と、角膜画像２９１Ｒに対して評価領域２９１Ｒを設定する処理と、虹彩画像２５２Ｌに対して評価領域２９２Ｌを設定し、虹彩画像２５２Ｒに対して評価領域２９２Ｒを設定する処理とを実行することができる。

【0128】

ここで、評価領域２９１Ｌは、角膜画像２５１Ｌの部分領域（第１領域）と、角膜画像２５１Ｌの外部（背景画像）に位置する領域（第２領域）とを含んでおり、第１領域と第２領域とは互いに隣接している。換言すると、本例では、単一の矩形の評価領域２９１Ｌが角膜画像２５１Ｌの内部領域及び外部領域の双方を含むように配置されている。同様に、評価領域２９１Ｒは、角膜画像２５１Ｒの部分領域（第１領域）と、角膜画像２５１Ｒの外部（背景画像）に位置する領域（第２領域）とを含んでいる。

【0129】

また、評価領域２９２Ｌは、虹彩画像２５２Ｌの部分領域（第１領域）と、虹彩画像２５２Ｌの外部（前房画像）に位置する領域（第２領域）とを含んでいる。換言すると、本例では、単一の矩形の評価領域２９２Ｌが虹彩画像２５２Ｌの内部領域及び外部領域の双方を含むように配置されている。同様に、評価領域２９２Ｒは、虹彩画像２５２Ｒの部分領域（第１領域）と、虹彩画像２５２Ｒの外部（前房画像）に位置する領域（第２領域）とを含んでいる。

【0130】

他の具体例を説明する。図６Ｂに示すように、前眼部画像（非広域画像）から、角膜画像２６１と虹彩画像２６２とが特定された場合を考慮する。評価領域設定部２３２１は、図８Ｂに示すように、角膜画像２６１に対して評価領域２９３を設定する処理と、虹彩画像２６２に対して評価領域２９４を設定する処理とを実行することができる。評価領域２９３及び２９４は、それぞれ、図８Ａに示す評価領域２９１Ｌ及び２９２Ｌと同様であってよい。

【0131】

更に他の具体例を説明する。図６Ｂに示すように、前眼部画像（非広域画像）から、角膜画像２６１と虹彩画像２６２とが特定された場合を考慮とする。評価領域設定部２３２１は、図８Ｃに示すように、角膜画像２６１に対して２つの評価領域２９５ａ及び２９５ｂを設定することができる。

【0132】

ここで、評価領域２９５ａは、角膜画像２６１の部分領域であり、前述した第１領域の一例に相当する。また、評価領域２９５ｂは、角膜画像２６１の外部（背景画像）に配置されており、前述した第２領域の一例に相当する。本例では、評価領域２９５ａ（第１領域）と評価領域２９５ｂ（第２領域）とは互いに隣接していない。換言すると、本例では、互いに離間して配置された２つの矩形の評価領域２９５ａ及び２９５ｂが設定され、その一方（評価領域２９５ａ）が角膜画像２６１の一部であり、他方が角膜画像２６１の外部領域の一部である。

【0133】

なお、幾つかの例示的な態様において、角膜画像２６１に対して設定される評価領域の個数は２つに限定されず、任意であってよい。つまり、２以上の任意の個数の評価領域を設定することが可能である。角膜画像２６１に対して設定される評価領域群の態様（形状、寸法など）は同じであっても異なってもよい。また、虹彩画像２６２に対して同様の評価領域群を設定することができる。また、図６Ａのような広域画像を処理する場合においても同様の評価領域群を設定することが可能である。

【0134】

〈評価データ生成部２３２２〉
評価データ生成部２３２２は、評価領域設定部２３２１により設定された評価領域を解析することによって、この評価領域に対応する部位画像の画質の程度を示す評価データを生成するように構成されている。これにより、部位画像特定部２３１により特定された２以上の部位画像のそれぞれについて評価データが得られる。つまり、２以上の部位画像に対応する２以上の評価データが得られる。評価データ生成部２３２２は、プロセッサを含むハードウェアと、評価データ生成ソフトウェアとの協働によって実現される。

【0135】

評価データ生成部２３２２が実行する画質評価処理について幾つかの例を説明する。幾つかの例示的な態様において、評価データ生成部２３２２が実行する画質評価処理は任意の処理であってよく、例えば特許第６０２３４０６号に記載のように、信号対雑音比（ＳＮＲ）、コントラスト対雑音比（ＣＮＲ）、二乗平均平方根（ＲＭＳ）粒状度、ウィーナースペクトル（Ｗｉｅｎｅｒ Ｓｐｅｃｔｒｕｍ）、変調伝達関数（ＭＴＦ）、品質指標（Ｑｕａｌｉｔｙ Ｉｎｄｅｘ；ＱＩ）など、任意の公知技術を利用した処理であってよい。

【0136】

例えば、評価データ生成部２３２２は、部位画像の評価データとして、所定の画質評価指標の値（画質評価値）を算出する。画質評価値は、ＯＣＴ画像の品質を定量的に表現する任意のパラメータであってよく、典型的には、ＯＣＴ画像の品質が高いほど画質評価値も大きくなる。

【0137】

画質評価値の算出方法の例として、公知のＩｍａｇｅ Ｑｕａｌｉｔｙ値（ＩＱ値）の算出方法を以下に説明する。まず、評価データ生成部２３２２は、或る部位画像に対して設定された評価領域に対して所定の解析処理（例えば、セグメンテーション）を適用することにより、前眼部の組織（部位）に相当する画像領域（組織画像領域）と、それ以外の画像領域（非組織画像領域）とを検出する。次に、評価データ生成部２３２２は、組織画像領域における輝度のヒストグラムを生成し、且つ、非組織画像における輝度のヒストグラムを生成する。続いて、評価データ生成部２３２２は、これら２つのヒストグラムの重なり具合から画質評価値を算出する。例えば、双方のヒストグラムが完全に重なっている場合には画質評価値＝０となり、双方のヒストグラムが完全に分離している場合には画質評価値＝１００となるように、範囲［０，１００］において画質評価値が定義される。この画質評価演算は、例えば、２つのヒストグラムの正規化、確率分布関数の生成、所定の演算式を用いたＩＱ値の算出などを含んでいてよい。

【0138】

一つの具体例として、図８Ａに示すように、角膜画像２５１Ｌ及び２５１Ｒに対してそれぞれ評価領域（角膜評価領域）２９１Ｌ及び２９１Ｒが設定され、且つ、虹彩領域２５２Ｌ及び２５２Ｒに対してそれぞれ評価領域（虹彩評価領域）２９２Ｌ及び２９２Ｒが設定された場合を考慮する。評価データ生成部２３２２は、角膜評価領域２９１Ｌを解析することによって角膜画像２５１Ｌの評価データ（角膜評価データ）を生成する処理と、角膜評価領域２９１Ｒを解析することによって角膜画像２５１Ｒの評価データ（角膜評価データ）を生成する処理と、虹彩評価領域２９２Ｌを解析することによって虹彩領域２５２Ｌの評価データ（虹彩評価データ）を生成する処理と、虹彩評価領域２９２Ｒを解析することによって虹彩領域２５２Ｒの評価データ（虹彩評価データ）を生成する処理とを実行することができる。

【0139】

他の具体例として、図８Ｂに示すように、角膜画像２６１に対して評価領域（角膜評価領域）２９３が設定され、且つ、虹彩領域２６２に対して評価領域（虹彩評価領域）２９４が設定された場合を考慮する。評価データ生成部２３２２は、角膜評価領域２９３を解析することによって角膜画像２６１の評価データ（角膜評価データ）を生成する処理と、虹彩評価領域２９４を解析することによって虹彩領域２６２の評価データ（虹彩評価データ）を生成する処理とを実行することができる。

【0140】

更に他の具体例として、図８Ｃに示すように、角膜画像２６１に対して２つの評価領域２９５ａ及び２９５ｂ（角膜評価領域）が設定された場合を考慮する。評価データ生成部２３２２は、２つの評価領域２９５ａ及び２９５ｂからなる角膜評価領域を解析することによって角膜画像２６１の評価データ（角膜評価データ）を生成する処理を実行することができる。この処理は、例えば、前述した組織画像領域における輝度のヒストグラムを評価領域２９５ａから生成する処理と、前述した非組織画像における輝度のヒストグラムを評価領域２９５ｂから生成する処理とを含んでよく、これら以外の処理は前述した公知のＩＱ値算出処理と同様であってよい。

【0141】

なお、角膜画像に対して３つ以上の評価領域が設定された場合、評価データ生成部２３２２は、まず、３つ以上の評価領域を、組織画像領域に相当する評価領域群と、非組織画像領域に相当する評価領域群とに分類することができる。更に、評価データ生成部２３２２は、組織画像領域に相当する評価領域群から輝度のヒストグラムを生成する処理と、非組織画像領域に相当する評価領域群から輝度のヒストグラムを生成する処理とを実行することができる。これら以外の処理については、前述した公知のＩＱ値算出処理と同様であってよい。

【0142】

虹彩画像に対して２つ以上の評価領域が設定された場合についても、評価データ生成部２３２２は、同様の処理を実行して虹彩評価データを生成することが可能である。

【0143】

〈前眼部画像評価部２３３〉
前眼部画像評価部２３３は、部位画像評価部２３２により２つ以上の部位画像について取得された２以上の評価データに基づいて前眼部画像の画像品質を評価するように構成されている。前眼部画像評価部２３３は、プロセッサを含むハードウェアと、前眼部画像評価ソフトウェアとの協働によって実現される。

【0144】

前眼部画像評価部２３３が実行する処理は任意である。つまり、前眼部画像評価部２３３は、部位画像評価部２３２により２つ以上の部位画像について取得された２以上の評価データに対して任意の処理を適用することによって前眼部画像の評価を行う。

【0145】

幾つかの例示的な態様において、前眼部画像評価部２３３は、前眼部画像の画像品質の評価を行うために、部位画像評価部２３２により２つ以上の部位画像について取得された２以上の評価データに所定の統計演算（所定の統計学的アルゴリズム）を適用するように構成されていてよい。この統計演算は任意の演算であってよく、例えば、平均演算、分散演算、標準偏差演算、中央値演算、最大値演算、最小値演算、最頻値演算、比較演算、及び、順序付け演算のうちのいずれか１つ以上を含んでいてよい。

【0146】

前眼部画像評価部２３３は、統計演算を用いて算出された値（統計値）に基づき前眼部画像の画像品質の評価を行うことができる。例えば、前眼部画像評価部２３３は、所定の閾値と統計値とを比較する処理、又は、所定の数値範囲に統計値が属するか否か判定する処理を実行することによって、前眼部画像の画像品質の評価を行うように構成されていてよい。例えば、部位画像評価部２３２により取得される評価データが前述のＩＱ値を含む場合において、前眼部画像評価部２３３は、２以上のＩＱ値に所定の統計演算を適用して算出された統計値を所定の閾値（最低許容値）と比較し、統計値が閾値以上である場合には前眼部画像の画像品質は良好であると判定し、統計値が閾値未満である場合には前眼部画像の画像品質は不良であると判定するように構成されていてよい。

【0147】

幾つかの例示的な態様において、前眼部画像評価部２３３は、部位画像評価部２３２により２つ以上の部位画像について取得された２以上の評価データに平均演算を適用することによって画像品質の評価を行うことができる。

【0148】

例えば、部位画像評価部２３２により角膜評価データと虹彩評価データとが取得された場合であって、角膜評価データ及び虹彩評価データのそれぞれがＩＱ値を含む場合、前眼部画像評価部２３３は、角膜評価データのＩＱ値と虹彩評価データのＩＱ値との平均値を算出し、この平均値が閾値以上である場合には前眼部画像の画像品質は良好であると判定し、この平均値が閾値未満である場合には前眼部画像の画像品質は不良であると判定するように構成されていてよい。

【0149】

幾つかの例示的な態様において、前眼部画像評価部２３３は、部位画像評価部２３２により２つ以上の部位画像について取得された２以上の評価データを比較して最低の画像品質に対応する評価データを選択する処理を少なくとも実行することによって前眼部の画像品質の評価を行うことができる。

【0150】

例えば、部位画像評価部２３２により角膜評価データと虹彩評価データとが取得された場合であって、角膜評価データ及び虹彩評価データのそれぞれがＩＱ値を含む場合、前眼部画像評価部２３３は、角膜評価データのＩＱ値と虹彩評価データのＩＱ値とを比較してＩＱ値が小さい側の評価データを選択し、選択された評価データのＩＱ値が閾値以上である場合には前眼部画像の画像品質は良好であると判定し、このＩＱ値が閾値未満である場合には前眼部画像の画像品質は不良であると判定するように構成されていてよい。

【0151】

〈画像補正部２３４〉
画像補正部２３４は、前眼部画像に対して所定の補正処理を適用するように構成されている。画像補正部２３４は、プロセッサを含むハードウェアと、画像補正ソフトウェアとの協働によって実現される。

【0152】

幾つかの例示的な態様において、画像補正部２３４は、前眼部画像のピクセルアスペクト比を補正するように構成されている。画像構築部２２０は、ＯＣＴスキャンで収集されたデータから、所定のピクセルアスペクト比のＯＣＴ画像（前眼部画像、眼底画像）を構築する。

【0153】

典型的には、画像補正部２３４は、このＯＣＴ画像を実空間に相当するピクセルアスペクト比（１：１）の画像に変換するように構成される。ピクセルアスペクト比補正により、例えば、図９に示すように、画像構築部２２０により構築された所定のピクセルアスペクト比の前眼部画像３００Ａが、ピクセルアスペクト比が１：１の前眼部画像３００Ｂに変換される。

【0154】

ピクセルアスペクト比補正を適用することで、実際の前眼部の形態を表現した前眼部画像を取得することが可能となる。更に、このような前眼部画像を解析することで、前眼部の実態（スケール、寸法等）に応じた解析データ（例えば、隅角パラメータ等の前眼部パラメータ）を取得することが可能となる。

【0155】

本態様では、図４に示すように、前眼部画像評価部２３３による画像品質評価の後にピクセルアスペクト比補正を実行するように構成されている。しかし、例示的な態様において、ピクセルアスペクト比補正を行う段階やタイミングは任意であってよい。幾つかの例示的な態様において、ピクセルアスペクト比補正を行うタイミングは、画像構築部２２０により前眼部画像が構築された後、部位画像特定部２３１による処理の前、部位画像特定部２３１による処理の後、部位画像評価部２３２による処理の前、評価領域設定部２３２１による処理の前、評価領域設定部２３２１による処理の後、評価データ生成部２３２２による処理の前、評価データ生成部２３２２による処理の後、部位画像評価部２３２による処理の後、前眼部画像評価部２３３による処理の前、及び、前眼部画像評価部２３３の後のうちのいずれかであってよい。典型的には、解析部２３４による処理の前にピクセルアスペクト比補正が実行される。なお、幾つかの例示的な態様において、データ処理部２３０は、解析部２３５により得られた解析データに対してピクセルアスペクト比補正と同等の補正処理を適用するように構成されていてよい。

【0156】

画像補正部２３４により実行される画像補正の種類はピクセルアスペクト比補正に限定されない。例えば、前眼部の所定部位に起因する屈折の影響を補正する処理（屈折補正）を前眼部画像に適用することが可能である（例えば、特許文献２～４を参照）。典型的には、屈折補正は、角膜（特に、角膜前面）での屈折に起因する前眼部画像の歪みを補正するために実行される。

【0157】

図５Ａに示す広角画像のように、角膜の一部（例えば中央部分）に相当する画像が欠落した前眼部画像が得られることがある。画像補正部２３４は、このような前眼部画像を解析することにより、欠落した部分の形状を推定することができる。この推定処理は、例えば、前眼部画像から左右の角膜前面画像をそれぞれ特定する処理（前述）と、特定された２つの角膜前面画像にカーブフィッティングを適用して角膜の前面（欠落部分を含む）の近似曲線を求める処理とを含んでいてよい。このカーブフィッティングは、外れ値を除外するためのロバスト推定アルゴリズムに基づくカーブフィッティングであってよく、例えば、Ｒａｎｄｏｍ Ｓａｍｐｌｅ Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ（ＲＡＮＳＡＣ）アルゴリズムに基づくカーブフィッティングであってよい。このようなロバスト推定アルゴリズムを採用することで、ノイズ等に起因する外れ値を除外して高い確度でカーブフィッティングを行うことが可能となる。

【0158】

更に、画像補正部２３４は、カーブフィッティングにより得られた近似曲線に基づいて前眼部画像の歪みを補正することができる（屈折補正）。

【0159】

〈解析部２３５〉
解析部２３５は、被検眼Ｅの前眼部画像を解析して所定の前眼部パラメータを算出するように構成されている。

【0160】

幾つかの例示的な態様において、解析部２３５は、前述した画像歪み補正（屈折補正）が少なくとも施された前眼部画像を解析して所定の前眼部パラメータを算出するように構成されてよい。これにより、歪みが補正された前眼部画像に基づき前眼部パラメータ演算を高確度、高精度で行うことが可能となる。

【0161】

また、幾つかの例示的な態様において、解析部２３５は、前述したピクセルアスペクト比補正が施された前眼部画像を解析して所定の前眼部パラメータを算出するように構成されてよい。これにより、ピクセルアスペクト比が補正された前眼部画像に基づき前眼部パラメータ演算を高確度、高精度で行うことが可能となる。なお、本態様のデータ処理部２３０は、図４に示すように、所定の画像補正の後に前眼部解析を実行するように構成されている。

【0162】

解析部２３５により算出される前眼部パラメータは任意であってよい。前眼部パラメータは、前眼部の形態を表す値である。前眼部パラメータの例として、後述の隅角パラメータに加え、角膜前面曲率半径、角膜後面曲率半径、水晶体前面曲率半径、水晶体後面曲率半径、角膜径（縦径、横径（Ｗｈｉｔｅ－ｔｏ－Ｗｈｉｔｅ））、角膜厚（中心厚、周辺厚）、水晶体厚、前房深度、前房容積、瞳孔径、瞳孔中心（偏心）などがある。また、前眼部パラメータは、形状分布データであってよく、例えば、軸方向湾曲マップ（アキシャル曲率マップ）、接曲率マップ（タンジェンシャル曲率マップ）、隆起マップ（エレベーションマップ）、屈折力マップ、厚さマップ（パキメトリーマップ）、波面収差マップなど、各種の角膜形状マップであってよい。

【0163】

前眼部パラメータの演算手法は公知である（例えば、特許文献１～４を参照）。典型的には、前眼部パラメータの演算は、前眼部の所定部位を特定するための処理（例えば、セグメンテーション、特徴点検出など）と、計測処理（例えば、距離計測、面積計測、体積計測、比演算、角度演算など）とを含む。

【0164】

解析部２３５は、プロセッサを含むハードウェアと、解析ソフトウェアとの協働によって実現される。

【0165】

〈隅角解析部２３５１〉
本例の解析部２３５は、隅角解析部２３５１を含む。隅角解析部２３５１は、前眼部画像を解析して所定の隅角パラメータを算出するように構成されている。本例では、隅角解析部２３５１は、画像補正部２３４によりピクセルアスペクト比（及び歪み）が補正された前眼部画像を解析して所定の隅角パラメータを算出するように構成されている。

【0166】

隅角パラメータは、角膜と虹彩との間に位置する隅角（前房隅角）と呼ばれる部位に関するパラメータである。隅角には腺維柱帯網が存在する。隅角の角度の大きさは、房水が眼内から流出する速度を決定する要因の一つであり、したがって眼圧を決定する要因の一つである。隅角パラメータは、緑内障（特に、閉塞隅角緑内障）の診断における重要な指標として参照される。

【0167】

隅角パラメータの例として、ＡＯＤ（ａｎｇｌｅ ｏｐｅｎｉｎｇ ｄｉｓｔａｎｃｅ）、ＡＣＡ（ａｎｔｅｒｉｏｒ ｃｈａｍｂｅｒ ａｎｇｌｅ）、ＴＩＳＡ（ｔｒａｂｅｃｕｌａｒ ｉｒｉｓ ｓｐａｃｅ ａｒｅａ）、ＡＲＡ（ａｎｇｌｅ ｒｅｃｅｓｓ ａｒｅａ）、ＡｔＡ（ａｎｇｌｅ－ｔｏ－ａｎｇｌｅ ｄｉｓｔａｎｃｅ）などが知られている（例えば、特許文献１～３を参照）。

【0168】

隅角パラメータの演算手法は公知である（例えば、特許文献１～３を参照）。典型的には、隅角パラメータの演算は、隅角の位置又は隅角近傍の所定位置を特定するための処理（例えば、セグメンテーション、特徴点検出など）と、計測処理（例えば、距離計測、比演算、角度演算など）とを含む。

【0169】

隅角解析部２３５１は、プロセッサを含むハードウェアと、隅角解析ソフトウェアとの協働によって実現される。

【0170】

〈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、眼科装置に接続された外部装置であってよい。

【0171】

〈眼科装置の動作〉
眼科装置１の動作について説明する。なお、患者ＩＤの入力、前眼部ＯＣＴ用アタッチメント４００の測定アームへの挿入、固視標の提示、固視位置の調整、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。眼科装置１の動作の一例を図１０に示す。

【0172】

（Ｓ１：前眼部画像を取得）
まず、眼科装置１は、被検眼Ｅの前眼部画像を取得する。本例では、眼科装置１は、ＯＣＴスキャナ（眼底カメラユニット２内の測定アーム、ＯＣＴユニット１００等）を用いて前眼部ＥａにＯＣＴスキャンを適用することによって前眼部Ｅａからデータを収集し、画像構築部２２０を用いてこの収集データから前眼部画像を構築する。これにより、例えば、図５Ｂに示す前眼部画像が取得されたとする。制御部２１０は、取得された前眼部画像をデータ処理部２３０に送る。データ処理部２３０に送られた前眼部画像は部位画像特定部２３１に入力される。

【0173】

（Ｓ２：２つ以上の部位画像を特定）
部位画像特定部２３１は、ステップＳ１で取得された前眼部画像から、前眼部Ｅａの２以上の部位にそれぞれ相当する２以上の部位画像を特定する。これにより、例えば、図６Ｂに示すように、図５Ｂの前眼部画像から角膜画像２６１と虹彩画像２６２とが特定されたとする。

【0174】

（Ｓ３：各部位画像に対して画像品質評価用の評価領域を設定）
次に、部位画像評価部２３２の評価領域設定部２３２１は、ステップＳ２で特定された部位画像それぞれに対して、画像品質評価用の評価領域を設定する。これにより、例えば、図８Ｂに示すように、角膜画像２６１に対して角膜評価領域２９３が設定され、且つ、虹彩画像２６２に対して虹彩評価領域２９４が設定されたとする。

【0175】

（Ｓ４：各部位画像の評価データを生成）
次に、ステップＳ２で特定された部位画像それぞれについて、部位画像評価部２３２の評価データ生成部２３２２は、その部位画像に対してステップＳ３で設定された評価領域を解析することによりその部位画像の評価データを生成する。これにより、例えば、図８Ｂに示す角膜画像２６１の評価データ（ＩＱ値）と虹彩画像２６２の評価データ（ＩＱ値）とが得られたとする。

【0176】

（Ｓ５：前眼部画像の画像品質を評価）
次に、前眼部画像評価部２３３は、ステップＳ４で２つ以上の部位画像について取得された２以上の評価データに基づいて、ステップＳ１で取得された前眼部画像の画像品質を評価する。

【0177】

（Ｓ６：画像品質は良好？）
ステップＳ５において前眼部画像の画像品質が良好であると評価された場合（Ｓ６：Ｙｅｓ）、処理はステップＳ７に移行する。

【0178】

他方、ステップＳ５において前眼部画像の画像品質が良好ではないと評価された場合（Ｓ６：Ｎｏ）、処理はステップＳ１に戻る。すなわち、本例では、前眼部画像の画像品質が不良であると評価された場合、眼科装置１は、ＯＣＴスキャナ（データ収集部）により前眼部ＥａにＯＣＴスキャンを再度適用して前眼部Ｅａから新たなデータを収集し、画像構築部２２０によりこの新たな収集データから新たな前眼部画像を構築する。更に、眼科装置１は、この新たな前眼部画像に基づいてステップＳ２～Ｓ５を再度実行する。このステップＳ１～Ｓ５の一連の処理は、所定の条件が満足するまで繰り返される。この条件は、例えば、ステップＳ６において「Ｙｅｓ」と判定されること、繰り返し回数が所定回数に到達すること、及び、繰り返し時間が所定時間に到達すること、のうちのいずれかであってよい。このような再スキャンを行うことにより、画像品質が不十分な前眼部画像が得られた場合に、前眼部Ｅａの新たな前眼部画像を取得することが可能である。

【0179】

（Ｓ７：前眼部画像を補正）
次に、画像補正部２３４は、ステップＳ６で画像品質が良好であると評価された前眼部画像に対して所定の補正処理を適用する。この補正処理は、例えば、ピクセルアスペクト比補正、歪み補正（屈折補正）などを含んでいてよい。

【0180】

（Ｓ８：隅角パラメータを算出）
次に、解析部２３５の隅角解析部２３５１は、ステップＳ７で所定の補正処理が適用された前眼部画像を解析して所定の隅角パラメータを算出する。

【0181】

（Ｓ９：前眼部画像と隅角パラメータを表示）
主制御部２１１は、例えば、ステップＳ７で取得された前眼部画像と、ステップＳ８で取得された隅角パラメータの情報とを表示部２４１に表示させる。

【0182】

ステップＳ９で表示される情報の例を図１１Ａ及び図１１Ｂに示す。図１１Ａに示す表示情報４１０は、ステップＳ８で取得された隅角パラメータ（ＡＯＤ、ＴＩＳＡ、ＡｔＡ）の計測位置及び計測値を、ステップＳ７で取得された前眼部画像上に提示したものである。図１１Ｂに示す表示情報４２０は、図１１Ａに示す表示情報４１０の一部を拡大したものであり、ステップＳ８で取得された隅角パラメータ（ＡＯＤ、ＴＩＳＡ）の計測位置及び計測値を、ステップＳ７で取得された前眼部画像における隅角周辺の拡大像に重ねて提示したものである。

【0183】

（Ｓ１０：前眼部画像と隅角パラメータを保存）
主制御部２１１は、被検眼Ｅの前眼部画像と、ステップＳ８で取得された隅角パラメータの情報とを、例えば記憶部２１２及び／又は記憶装置に保存する。保存される前眼部画像は、例えば、ステップＳ１で取得された前眼部画像、及び、ステップＳ５で補正処理が施された前眼部画像のいずれか一方又は双方であってよい。以上で、本動作例は終了である（エンド）。

【0184】

〈変形例〉
前述した眼科装置１はＯＣＴスキャナ（データ収集部）及び画像構築部を備えているが、幾つかの例示的な態様の眼科装置はＯＣＴスキャナ及び画像構築部の一方又は双方を備えていなくてよい。例えば、図１２に示す眼科装置５００は、ＯＣＴスキャナ及び画像構築部のいずれも備えておらず、これらの代わりに画像受付部５３０を備えている。

【0185】

画像受付部５３０は、被検眼の前眼部画像を外部から受け付ける機能を有する。幾つかの例示的な態様において、画像受付部５３０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よく、被検眼の前眼部画像を外部装置から取得するように構成されていてよい。また、幾つかの例示的な態様において、画像受付部５３０は、記録媒体に記録されているデータを読み出すためのドライブ装置を含んでいてよく、被検眼の前眼部画像を記録媒体から取得するように構成されていてよい。

【0186】

このように、前述の眼科装置１が自身でＯＣＴ画像を構築するものであるのに対し、本変形例の眼科装置５００は、ＯＣＴ画像を外部から取得するものである。本変形例の眼科装置５００は、例えば、単一のコンピュータ又は２以上のコンピュータであり、典型的にはパーソナルコンピュータ又はサーバであってよい。

【0187】

前述の眼科装置１と同様に、眼科装置５００は、制御部５１０、ユーザーインターフェイス５２０、部位画像特定部５４０、部位画像評価部５５０、前眼部画像評価部５６０、画像補正部５７０、及び、解析部５８０を含む。部位画像評価部５５０は、評価領域設定部５５１と、評価データ生成部５５２とを含む。解析部５８０は、隅角解析部５８１を含む。これらの要素のそれぞれは、前述の眼科装置１における対応要素と同様の構成及び同様の機能を備えていてよい（例えば、図４を参照）。

【0188】

図１２を再び参照しつつ眼科装置５００の動作の一例を説明する。まず、眼科装置５００は、画像受付部５３０により、被検眼Ｅの前眼部画像を外部から取得する（Ｓ１）。次に、部位画像特定部５４０は、ステップＳ１で取得された前眼部画像から、前眼部Ｅａの２以上の部位にそれぞれ相当する２以上の部位画像を特定する（Ｓ２）。次に、部位画像評価部５５０の評価領域設定部５５１は、ステップＳ２で特定された部位画像それぞれに対して、画像品質評価用の評価領域を設定する（Ｓ３）。次に、ステップＳ２で特定された部位画像それぞれについて、部位画像評価部５５０の評価データ生成部５５２は、その部位画像に対してステップＳ３で設定された評価領域を解析することによりその部位画像の評価データを生成する（Ｓ４）。次に、前眼部画像評価部５６０は、ステップＳ４で２つ以上の部位画像について取得された２以上の評価データに基づいて、ステップＳ１で取得された前眼部画像の画像品質を評価する（Ｓ５）。

【0189】

ステップＳ５において前眼部画像の画像品質が良好であると評価された場合（Ｓ６：Ｙｅｓ）、処理はステップＳ７に移行する。他方、ステップＳ５において前眼部画像の画像品質が良好ではないと評価された場合（Ｓ６：Ｎｏ）、処理はステップＳ１に戻る。そして、所定の条件が満足されるまでステップＳ１～Ｓ５が繰り返される。

【0190】

ステップＳ６で「Ｎｏ」と判定された場合に実行される処理の例を説明する。本例では、眼科ＯＣＴ装置（図示せず）が眼科装置５００に直接的又は間接的に接続されているとする。つまり、眼科装置５００と眼科ＯＣＴ装置との間にはデータ通信が確率されているものとする。前眼部画像評価部５６０により前眼部画像の画像品質が不良であると評価された場合（Ｓ６：Ｎｏ）、制御部５１０は、被検眼Ｅの前眼部Ｅａに対するＯＣＴスキャンの再適用を要求する信号を眼科ＯＣＴ装置に向けて発信するように構成されていてよい。これにより、画像品質が不十分な前眼部画像が得られた場合に、前眼部Ｅａの新たな前眼部画像を取得するように眼科ＯＣＴ装置に要求することが可能である。なお、要求信号の送信先は眼科ＯＣＴ装置に限定されず、眼科ＯＣＴ装置の操作者などであってもよい。

【0191】

ステップＳ６で画像品質が良好であると評価された場合（Ｓ６：Ｙｅｓ）、画像補正部５７０は、この前眼部画像に対して所定の補正処理を適用する（Ｓ７）。次に、解析部５８０の隅角解析部５８１は、ステップＳ７で取得された前眼部画像を解析して所定の隅角パラメータを算出する（Ｓ８）。制御部５１０は、例えば、ステップＳ７で取得された前眼部画像と、ステップＳ８で取得された隅角パラメータの情報とをユーザーインターフェイス５２０に表示させる（Ｓ９）。更に、制御部５１０は、被検眼Ｅの前眼部画像と、ステップＳ８で取得された隅角パラメータの情報とを、所定の記憶装置に保存する（Ｓ１０）。以上で、本動作例は終了である（エンド）。

【0192】

〈作用・効果〉
実施形態の幾つかの例示的な態様について、幾つかの特徴、幾つかの作用、及び幾つかの効果を説明する。

【0193】

幾つかの例示的な態様に係る眼科装置（１；５００）は、画像取得部（２，１００，２２０；５３０）と、部位画像特定部（２３１；５４０）と、部位画像評価部（２３２；５５０）と、前眼部画像評価部（２３３；５６０）とを含む。画像取得部は、光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）スキャンにより被検眼（Ｅ）の前眼部（Ｅａ）から収集されたデータに基づき構築された前眼部画像を取得するように構成されている。部位画像特定部は、画像取得部により取得された前眼部画像から、前眼部の２以上の部位にそれぞれ相当する２以上の部位画像を特定するように構成されている。部位画像評価部は、部位画像特定部により前眼部画像から特定された２以上の部位画像のそれぞれの画像品質を評価するように構成されている。前眼部画像評価部は、部位画像評価部により２以上の部位画像について取得された２以上の評価データに基づいて前眼部画像の画像品質を評価するように構成されている。

【0194】

幾つかの例示的な態様において、部位画像評価部（２３２；５５０）は、評価領域設定部（２３２１；５５１）と、評価データ生成部（２３２２；５５２）とを含んでいてよい。評価領域設定部は、部位画像特定部により前眼部画像から特定された２以上の部位画像のそれぞれに対して評価領域を設定するように構成されている。評価データ生成部は、評価領域設定部により部位画像に対して設定された評価領域を解析することによってこの部位画像の画像品質の評価データを生成するように構成されている。

【0195】

幾つかの例示的な態様において、評価領域設定部（２３２１；５５１）は、部位画像特定部により前眼部画像から特定された２以上の部位画像のそれぞれに対し、その部位画像の少なくとも一部である第１領域と、その部位画像の外部に位置する第２領域とを含むように、その部位画像に対する評価領域を設定するように構成されていてよい。

【0196】

幾つかの例示的な態様において、評価領域設定部（２３２１；５５１）は、互いに隣接した第１領域と第２領域とからなる評価領域を設定するように構成されていてよい。

【0197】

幾つかの例示的な態様において、部位画像特定部（２３１；５４０）は、画像取得部（２，１００，２２０；５３０）により取得された前眼部画像が広角画像である場合には第１部位画像群を特定し、且つ、画像取得部により取得された前眼部画像が非広角画像である場合には第１部位画像群と異なる第２部位画像群を特定するように構成されていてよい。

【0198】

幾つかの例示的な態様において、広角画像から特定される第１部位画像群に含まれる部位画像の個数と、非広角画像から特定される第２部位画像群に含まれる部位画像の個数とが、互いに異なっていてよい。

【0199】

幾つかの例示的な態様において、部位画像特定部（２３１；５４０）は、画像取得部（２，１００，２２０；５３０）により取得された前眼部画像にエッジ検出を適用して部位画像を特定するように構成されていてよい。

【0200】

幾つかの例示的な態様において、部位画像特定部（２３１；５４０）は、画像取得部（２，１００，２２０；５３０）により取得された前眼部画像から角膜画像と虹彩画像とを特定するように構成されていてよい。更に、部位画像評価部（２３２；５５０）は、角膜画像の画像品質評価と虹彩画像の画像品質評価とを実行するように構成されていてよい。加えて、前眼部画像評価部（２３３；５６０）は、角膜画像の評価データと虹彩画像の評価データとに基づいて前眼部画像の画像品質評価を行うように構成されていてよい。

【0201】

幾つかの例示的な態様において、部位画像評価部（２３２；５５０）は、評価領域設定部（２３２１；５５１）と、評価データ生成部（２３２２；５５２）とを含んでいてよい。評価領域設定部は、角膜画像に対して角膜評価領域を設定し、且つ、虹彩領域に対して虹彩評価領域を設定するように構成されている。評価データ生成部は、角膜評価領域を解析することによって角膜評価データを生成し、且つ、虹彩評価領域を解析することによって虹彩評価データを生成するように構成されている。

【0202】

幾つかの例示的な態様において、評価領域設定部（２３２１；５５１）は、角膜画像の少なくとも一部である角膜内部領域と、角膜画像の外部に位置する角膜外部領域とを含むように、角膜評価領域を設定し、且つ、虹彩画像の少なくとも一部である虹彩内部領域と、虹彩画像の外部に位置する虹彩外部領域とを含むように、虹彩評価領域を設定するように構成されていてよい。

【0203】

幾つかの例示的な態様において、評価領域設定部（２３２１；５５１）は、互いに隣接した角膜内部領域と角膜外部領域とからなる角膜評価領域を設定し、且つ、互いに隣接した虹彩内部領域と虹彩外部領域とからなる角膜評価領域を設定する。

【0204】

幾つかの例示的な態様において、部位画像特定部（２３１；５４０）は、画像取得部（２，１００，２２０；５３０）により取得された前眼部画像が広角画像である場合には、この前眼部画像の第１フレーム端の近傍に位置する第１角膜画像と第１フレーム端の反対側の第２フレーム端の近傍に位置する第２角膜画像とを角膜画像として特定し、且つ、第１フレーム端の近傍に位置する第１虹彩画像と第２フレーム端の近傍に位置する第２虹彩画像とを虹彩画像として特定するように構成されていてよい。更に、部位画像特定部は、画像取得部により取得された前眼部画像が非広角画像である場合、角膜画像としての単一の角膜画像と、虹彩画像としての単一の虹彩画像とを、前眼部画像から特定するように構成されていてよい。

【0205】

幾つかの例示的な態様において、部位画像特定部（２３１；５４０）は、画像取得部（２，１００，２２０；５３０）により取得された前眼部画像にエッジ検出を適用して角膜画像と虹彩画像とを特定するように構成されていてよい。

【0206】

幾つかの例示的な態様において、部位画像特定部（２３１；５４０）は、エッジ検出により、角膜前面画像及び角膜後面画像の少なくとも一方と、虹彩前面画像とを特定するように構成されていてよい。更に、部位画像特定部は、特定された角膜前面画像及び角膜後面画像の少なくとも一方に基づいて角膜画像を特定するように構成されていてよい。加えて、部位画像特定部は、特定された虹彩前面画像に基づいて虹彩画像を特定するように構成されていてよい。

【0207】

幾つかの例示的な態様において、部位画像特定部（２３１；５４０）は、勾配方向が前眼部画像のフレーム端側を向き且つ勾配が所定閾値以上であるエッジを角膜前面画像として特定するように構成されていてよい。

【0208】

幾つかの例示的な態様において、部位画像特定部（２３１；５４０）は、勾配方向が前眼部画像のフレーム中央側を向き且つ勾配が所定閾値以上であるエッジを角膜後面画像として特定するように構成されていてよい。

【0209】

幾つかの例示的な態様に係る眼科装置（１；５００）は、前眼部画像のピクセルアスペクト比を補正する画像補正部（２３４；５７０）を更に含んでいてよい。

【0210】

幾つかの例示的な態様において、画像補正部（２３４；５７０）は、前眼部画像評価部（２３３；５６０）により画像品質が良好であると評価された前眼部画像のピクセルアスペクト比を補正するように構成されていてよい。

【0211】

幾つかの例示的な態様に係る眼科装置（１；５００）は、画像補正部（２３４；５７０）によりピクセルアスペクト比が補正された前眼部画像を解析して所定の隅角パラメータを算出する隅角解析部（２３５１；５８０）を更に含んでいてよい。

【0212】

幾つかの例示的な態様において、前眼部画像評価部（２３３；５６０）は、部位画像評価部（２３２；５５０）により２以上の部位画像について取得された２以上の評価データに所定の統計演算を適用することによって前眼部画像の画像品質の評価を行うように構成されていてよい。

【0213】

幾つかの例示的な態様において、前眼部画像評価部（２３３；５６０）は、部位画像評価部（２３２；５５０）により２以上の部位画像について取得された２以上の評価データに少なくとも平均演算を適用することによって前眼部画像の画像品質の評価を行うように構成されていてよい。

【0214】

幾つかの例示的な態様において、前眼部画像評価部（２３３；５６０）は、部位画像評価部（２３２；５５０）により２以上の部位画像について取得された２以上の評価データを比較して最低の画像品質に対応する評価データを選択する処理を少なくとも実行することによって前眼部画像の画像品質の評価を行うように構成されていてよい。

【0215】

幾つかの例示的な態様に係る眼科装置（１；５００）は、画像取得部（２，１００，２２０；５３０）により取得された前眼部画像を解析して所定の前眼部パラメータを算出する解析部（２３５；５８０）を更に含んでいてよい。

【0216】

幾つかの例示的な態様において、画像取得部（２，１００，２２０）は、前眼部にＯＣＴスキャンを適用してデータを収集するデータ収集部（２，１００）と、データ収集部により収集されたデータに基づいて前眼部画像を構築する画像構築部（２２０）とを含んでいてよい。

【0217】

幾つかの例示的な態様において、データ収集部（２，１００）は、前眼部画像評価部により前眼部画像の画像品質が不良であると評価された場合に、前眼部に対してＯＣＴスキャンを再度適用して新たなデータを収集するように構成されていてよい。更に、画像構築部（２２０）は、データ収集部により収集された新たなデータに基づいて新たな前眼部画像を構築するように構成されていてよい。

【0218】

幾つかの例示的な態様において、画像取得部（５３０）は、前眼部画像を外部から受け付ける受付部（５３０）を含んでいてよい。

【0219】

幾つかの例示的な態様に係る眼科装置（５００）は、前眼部画像評価部（５６０）により前眼部画像の画像品質が不良であると評価された場合に、被検眼に対するＯＣＴスキャンの再適用を要求する信号を発信する信号発信部（制御部５１０）を更に含んでいてよい。

【0220】

例示的な態様に係る眼科装置（１；５００）は、前眼部画像中の複数の部位画像の画像品質をそれぞれ評価して得られた複数の評価データに基づいて前眼部画像の画像品質を評価するように構成されている。これにより、例えば、角膜と虹彩の双方が十分な画質で描出されているか判定することができ、隅角位置の正確な決定に寄与する。したがって、例示的な態様に係る眼科装置（１；５００）によれば、隅角解析の品質向上、ＯＣＴスキャンのやり直しの回避、検査の長時間化の回避といった、様々な効果が奏される。

【0221】

なお、例示的な態様に係る眼科装置（１；５００）は、隅角解析以外にも適用可能である。すなわち、例示的な態様に係る眼科装置（１；５００）は、前眼部の２以上の部位の検出が要求される前眼部解析に用いることができる。これにより、角膜と水晶体との間の距離を求める前房深度解析などの各種の前眼部解析において、解析品質の向上、ＯＣＴスキャンのやり直しの回避、検査の長時間化の回避といった、様々な効果が奏される。

【0222】

このように、例示的な態様に係る眼科装置（１；５００）によれば、ＯＣＴ前眼部解析の改善を図ることが可能である。

【0223】

幾つかの例示的な態様は、眼科装置を制御する方法を提供する。この制御方法が適用される眼科装置は、少なくともプロセッサを含む。この制御方法は、第１制御ステップと、第２制御ステップと、第３制御ステップとを含む。

【0224】

第１制御ステップにおいて、プロセッサは、光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）スキャンにより被検眼の前眼部から収集されたデータに基づき構築された前眼部画像から、前眼部の２以上の部位にそれぞれ相当する２以上の部位画像を特定する。第２制御ステップにおいて、プロセッサは、特定された２以上の部位画像のそれぞれの画像品質を評価する。第３制御ステップにおいて、プロセッサは、特定された２以上の部位画像について取得された２以上の評価データに基づいて前眼部画像の画像品質を評価する。

【0225】

このような眼科装置の制御方法に対して、例示的な態様において説明された事項のいずれかを組み合わせることが可能である。

【0226】

幾つかの例示的な態様は、このような制御方法をコンピュータ（眼科装置）に実行させるプログラムを提供する。このプログラムに対して、例示的な態様において説明された事項のいずれかを組み合わせることが可能である。

【0227】

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。この記録媒体に対して、例示的な態様において説明された事項のいずれかを組み合わせることが可能である。また、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。

【0228】

例示的な態様に係る制御方法、プログラム、又は記録媒体によれば、例示的な態様に係る眼科装置（１；５００）と同様に、ＯＣＴ前眼部解析の改善を図ることが可能である。また、例示的な態様に係る制御方法、プログラム、又は記録媒体に組み合わされる事項に応じた作用及び効果が奏される。

【0229】

以上に開示された構成は、この発明の実施態様の幾つかの例に過ぎない。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いて任意の変形（省略、置換、付加等）を施すことが可能である。

【符号の説明】

【0230】

１ 眼科装置
２ 眼底カメラユニット
１００ ＯＣＴユニット
２２０ 画像構築部
２３０ データ処理部
２３１ 部位画像特定部
２３２ 部位画像評価部
２３２１ 評価領域設定部
２３２２ 評価データ生成部
２３３ 前眼部画像評価部
２３４ 画像補正部
２３５ 解析部
２３５１ 隅角解析部
５００ 眼科装置
５１０ 制御部
５３０ 画像受付部
５４０ 部位画像特定部
５５０ 部位画像評価部
５５１ 評価領域設定部
５５２ 評価データ生成部
５６０ 前眼部画像評価部
５７０ 画像補正部
５８０ 解析部
５８１ 隅角解析部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5A】

【図5B】

【図6A】

【図6B】

【図7A】

【図7B】

【図7C】

【図8A】

【図8B】

【図8C】

【図9】

【図10】

【図11A】

【図11B】

【図12】