JP6025311B2 - 眼科診断支援装置および方法 - Google Patents

Description

本発明は、眼部の画像撮像を支援する画像処理装置に関し、特に眼部の断層画像を用いた画像処理を行って眼科診断の支援を行う眼科診断支援装置、および方法、更には該方法を実行するプラグラムおよび該プログラムを格納した記憶媒体に関する。

生活習慣病や失明原因の上位を占める疾病の早期診断を目的として、眼部の検査が広く行われている。光干渉断層計（ＯＣＴ；Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）などの眼部断層画像撮像装置は、網膜層内部の状態を３次元的に観察することが可能であるため、疾病の診断をより的確に行うのに有用であると期待されている。

図１は、ＯＣＴで撮像した網膜の黄斑部断層画像の模式図を示す。図１のＦは眼底画像、Ｒ_ＸＹは眼底上の撮像範囲、ＭＣは黄斑中心、Ｔ_１〜Ｔ_ｎはボリューム画像を構成する２次元の断層画像（Ｂスキャン画像、以下、断層画像と呼ぶ）、Ａは網膜の深さ方向（ｚ方向）へのスキャンライン（Ａスキャンライン）を表す。さらに、断層画像にＴ_ｎおいて、１は内境界膜、２は神経線維層、３は神経節細胞層、４は内網状層、５は内顆粒層、６は外網状層、７は外顆粒層、８は外境界膜、９は視細胞内節外節接合部、１０は網膜色素上皮層境界を表す。このような断層画像が入力された場合に、例えば、内境界膜１から網膜色素上皮層境界１０の間の厚み、つまり網膜厚を計測できれば、網膜厚の変化よって視力に異常が生じる様々な疾病の診断に役立てることができる。このように、眼底上の２次元の範囲を撮像してボリューム画像を取得する撮像方法を３Ｄスキャンと呼ぶことにする。

また、ＯＣＴ撮像では、眼底上の同じライン上の照射領域を繰り返し撮像し、得られた断層画像を加算平均することでノイズの少ない高精細な断層画像を出力するという撮像方法が用いられている。以降、これをラインスキャンと呼ぶことにする。この撮像方法により、眼底疾患の診断のために重要な部位である、黄斑中心や病変部位における、網膜層内部の解剖構造を詳細に観察することができる。このラインスキャンの撮像では、１枚の断層画像に限らず、複数のラインが眼底上の撮像領域として設定されることにより、複数枚の断層画像が撮像されることもある。

このように、臨床現場では、断層画像の撮り漏らしがないように広範囲のボリューム画像を取得することを目的とした３Ｄスキャンと、病変の詳細観察のために高精細画像を取得することを目的としたラインスキャンの２種類の撮像方法が併用されることが多い。

このとき、ラインスキャンでは、眼底上の特定のライン領域に対応する断層画像のみしか取得できないため、黄斑中心や病変部位の解剖構造が断層像に写るように、撮像位置を適切に決める必要がある。しかしながら、従来のＯＣＴ装置では操作者は撮像位置を手動で決定する必要があるため、眼底から黄斑中心や病変の位置を探す手間がかかっていた。さらに、操作者が病変を見落としたり、黄斑中心からずれた位置を撮像位置に設定したりすることで、適切な位置を撮像できない可能性があった。

このような問題に対して、特許文献１では、予備計測で取得した断層画像から特徴部位の位置を特定した後、本計測で特徴部位がフレーム内の所定位置に描写されるように、特徴部位の位置に基づいて信号光の照射位置を変更する発明が記載されている。具体的には、予備計測の断層画像から特徴部位として黄斑中心や視神経乳頭中心を表す窪みの位置を検出することで、本計測でその位置がフレームの所定位置に描写されるように照射位置を決定している。

また、特許文献２では、眼底の広域画像から病変候補を検出し、検出された病変候補の種類と範囲に基づいて撮像する断層画像の空間的範囲やスキャンライン間隔、走査順・方向を決定する技術が開示されている。さらに、病変候補の重篤度や発生部位に応じて断層画像取得の要否を決定する技術も開示されている。

特開２００９−２７９０３１ 特開２０１０−３５６０７

しかしながら、従来の技術では以下の課題があった。上述の特許文献１では、黄斑部や視神経乳頭部のような、部位の中心（窪み）から等方的に広がる構造を持つ特徴部位を対象とした場合は、中心の位置のみを特定できれば断層像にその特徴が描写されるように照射位置を決定できる。しかし、特徴部位が病変である場合、病変はその中心位置から等方的な広がりを持つとは限らない。例えば、糖尿病網膜症で見られる黄斑浮腫の症例では、毛細血管瘤や血管から血液が漏れ出すことにより、網膜内に嚢胞と呼ばれる低輝度領域が発生し、網膜が膨らむ。このとき、網膜は病変の中心位置から等方的に膨らむ訳ではなく、この嚢胞の発生位置や度合いに応じて様々に異なる膨らみを呈する。従って、特許文献１の方法で撮像位置を自動設定した場合、取得された断層画像内には病変の一部は写っていたとしても、必ずしも上に述べた黄斑浮腫の特徴が描写されている訳ではないため、それが病変の詳細観察に適した断層画像であるとは限らない。

また、特許文献２では、スキャン間隔が密な３Ｄスキャンを撮像する場合であれば、病変の広がりに応じて断層画像の空間的範囲を決定すれば、取得したボリューム画像の中に病変に関する診断に有益な断層画像を含むことが可能である。しかし、上述の断層画像の加算平均を前提としたラインスキャンを複数枚撮像する場合、スキャン間隔が疎な断層画像を撮像することになるため、必ずしもそれが上述のような病変の特徴を捉えた断層画像を含むとは限らない。

本発明は上記の課題に鑑みてなされたものであり、病変候補の詳細観察に適した断層画像を、操作者が病変候補を探す手間をかけずに容易に取得可能にする、眼科診断を支援する装置および方法を提供することを目的とする。

上記を達成するための、本発明の一態様による眼科診断支援装置は、眼底の広域画像を取得する取得手段と、
前記広域画像を解析して網膜における病変候補を検出する病変候補検出手段と、
前記病変候補の検出結果に基づいて、該病変候補の異常の程度を求める演算手段と、
前記病変候補の異常の程度に基づいて、断層画像の取得位置を設定する取得位置設定手段と、
前記病変候補の検出結果に基づいて、前記眼底における該病変候補の領域を求める領域算出手段と、
前記広域画像を解析して前記眼底の特徴部位を検出する眼部特徴検出手段と、を備え、
前記取得位置設定手段は、前記病変候補の異常の程度と前記病変候補の領域と前記特徴部位の検出結果とに基づいて、前記病変候補の領域と前記特徴部位を通るように、前記取得位置を設定することを特徴とする。

本発明によれば、眼底上の病変候補の異常の程度に応じて、断層画像を取得する位置を自動設定することで、病変候補の詳細観察に適した断層画像を、操作者が手動で病変候補を探す手間をかけずに容易に取得することができる。

３Ｄスキャンの撮像範囲と断層画像内の眼部特徴を示す模式図。 実施例１に係る撮像支援装置の機能構成を示す図。 実施例１に係る撮像支援装置１０の処理手順を示すフローチャート。 眼底画像に重畳された網膜厚の重要度マップを示す図。 シングルライン撮像位置の第１の設定方法の処理手順を示すフローチャート。 病変候補の異常の程度の最大位置を含むシングルライン撮像位置と取得画像を示す図。 シングルライン撮像位置の第２の設定方法の処理手順を示すフローチャート。 病変候補の領域を最も多く含むシングルライン撮像位置と取得画像を示す図。 シングルライン撮像位置の第３の設定方法の処理手順を示すフローチャート。 病変候補の個数を最も多く含むシングルライン撮像位置と取得画像を示す図。 実施例２に係る撮像支援装置１０の処理手順を示すフローチャート。 マルチライン撮像位置の第１の設定方法の処理手順を示すフローチャート。 病変候補の異常の程度の最大位置を含むマルチライン撮像位置を示す図。 マルチライン撮像位置の第２の設定方法の処理手順を示すフローチャート。 病変候補の領域を最も多く含むマルチライン撮像位置を示す図。 マルチライン撮像位置の第３の設定方法の処理手順を示すフローチャート。 病変候補の個数を最も多く含むマルチライン撮像位置を示す図。 実施例３に係る撮像支援装置１０の処理手順を示すフローチャート。 シングル・マルチライン撮像位置の切替え設定方法の処理手順を示すフローチャート。 病変候補と黄斑中心の位置関係によるシングル・マルチラインの撮像位置の切替えを示す図。 実施例４に係る診断支援装置の機能構成を示す図。 実施例４に係る診断支援装置２０の処理手順を示すフローチャート。

［実施例１］
本実施例では、ＯＣＴを用いて黄斑部を３Ｄスキャンし、撮像したボリューム画像から病変候補を検出する。その上で、病変候補の検出結果を利用することでその特徴を最も良く捉えるように、次に黄斑部を１本のライン（一つの線分、以降、シングルラインと呼ぶ）でラインスキャンする撮像位置、すなわち断層画像の取得位置を自動的に決定する。これにより、病変候補の詳細観察に適した断層画像を、操作者の手間なく撮像することを可能にする。さらに、臨床現場において３Ｄスキャンとラインスキャンが併用される場合は、３Ｄスキャンで得られたボリューム画像の情報を、ラインスキャンの撮像位置決定のために有効活用することを可能にする。

図２は、本実施形態に係る撮像支援装置（眼科診断支援装置）１０の機能構成を示したものである。図中の２０１は指示取得部、２０２は眼底追跡部、２０３は断層画像撮像部、２０４は記憶部、２０５は画像解析部、２０８は撮像位置設定部、２０９は表示部である。また、画像解析部２０５は、眼部特徴検出部２０６と病変候補検出部２０７からなる。断層画像撮像部２０３は本発明における断層画像取得手段として、また病変候補検出部２０７は病変候補検出手段および求めた病変候補の評価のための評価値を算出する演算手段として、各々機能するモジュールを包含する。

図２は、本実施形態のフローチャートであり、撮像支援装置１０が実行する具体的な処理手順をこのフローチャートに沿って説明する。

＜ステップＳ３０１＞
ステップＳ３０１において、指示取得部２０１は不図示の操作者による不図示の被検眼の眼底の３Ｄスキャンの撮像指示情報を取得し、眼底追跡部２０２と断層画像撮像部２０３へと送信する。

＜ステップＳ３０２＞
ステップＳ３０２において、眼底追跡部２０２は取得した撮像指示情報に基づき眼底の追跡を開始する。具体的には、撮像指示情報を取得した際に被検眼の眼底画像を撮像し、これを眼底画像Ａとする。さらに、実時間で被検眼の眼底画像を撮像し、これを眼底画像Ｂとする。眼底画像Ｂは、時間経過に伴い常に最新の画像に更新される。これら眼底画像ＡとＢを実時間で位置合わせすることにより、実時間で取得される眼底の位置情報が、撮像指示の時点で得られた眼底の位置情報と常に対応付けられた状態を実現する。

また、眼底画像ＡとＢの位置合わせ処理は具体的には次の方法を用いる。まず、両方の画像から線状構造を強調するフィルタを用いて血管を抽出する。ここでは、線分を構造要素としたときに構造要素内での輝度値の平均値と構造要素を囲む局所領域内での平均値の差を計算するようなコントラストに基づく線分強調フィルタを用いる。ここでフィルタの処理結果として得られる多値領域をそのまま血管抽出結果としても良いし、ある閾値で２値化した領域を抽出結果としてもよい。得られた画像をそれぞれ眼底画像Ａ’及びＢ’とする。

本実施形態では眼底画像Ａ’の座標系を基準とし、眼底画像Ｂ’のスケール（Ｓｘ，Ｓｙ）、位置座標（ｘ，ｙ）、回転（ｒｏｔ）パラメータを求めることにより、眼底画像Ａ’とＢ’の位置を合わせる。また、画像同士が合っているかの指標を算出するため、眼底画像Ａ’と眼底画像Ｂ’における画像全体の輝度値の平均二乗誤差を用いる。つまり平均二乗誤差が最も小さくなる位置合わせパラメータを求める。

なお、位置合わせの指標はこれに限定されるものではない。輝度値の平均二乗誤差の代わりに相関係数、相互情報量などを用いてもよい。また、元の眼底画像ＡとＢをそのまま位置合わせのための入力としてもよい。

次に、眼底画像Ｂ及び求めた位置合わせパラメータを実時間で断層画像撮像部２０３と表示部２０９へと送信する。

＜ステップＳ３０３＞
ステップＳ３０３において、断層画像撮像部２０３は取得した撮像指示情報に基づき眼底を３Ｄスキャンし、例えば図１に例示される眼底の全域或いはこれに準じた広範囲の広域画像を取得する。続いて、取得した広域画像であるボリューム画像を記憶部２０４と眼部特徴検出部２０６へと送信する。このとき、ステップＳ３０２の眼底画像Ａと本ステップの３Ｄスキャンは共通の光源を用いて同時に撮像されており、位置が対応付けられているものとする。

＜ステップＳ３０４＞
ステップＳ３０４において、眼部特徴検出部２０６は、ボリューム画像から眼部特徴として網膜層境界と、黄斑中心の位置を検出する。なお、本実施形態ではこのように黄班中心を特徴部位として扱うこととしているが、前述した血管等の例えば病変と関連する部位を特徴部位とすることも可能である。

本実施形態では、網膜層境界として、図３における内境界膜１と網膜色素上皮層境界１０を検出する。まず、ここでは処理対象であるボリューム画像を構成する各断層画像単位で以下の処理を行う。

まず着目する断層画像に平滑化処理を行い、ノイズ成分を除去する。次に断層画像のｚ方向のエッジの強調処理を行い、エッジ強調画像からエッジ成分を検出する。ここで、内境界膜１は輝度値が低い硝子体領域と輝度値が高い網膜領域の境界であるため、特に強いエッジ成分として現れる。また、網膜色素上皮層境界は、網膜層内でも特に高い輝度で描出される網膜色素上皮層の下側の境界であるため、強いエッジ成分として現れる。そこで、エッジ強調画像からＡスキャンラインに沿った輝度プロファイルを生成し、特に大きな輝度の山を２つ検出し、網膜の手前側から順に内境界膜１、網膜色素上皮層境界１０として位置を特定する。これを画像内の全てのＡスキャンラインについて行い、内境界膜１及び網膜色素上皮層境界１０のラインを抽出する。このように検出した層境界のデータを層境界データと呼ぶことにする。

また、本ステップで検出する網膜層境界は内境界膜１と網膜色素上皮層境界１０に限らない。画像から検出するエッジ成分の大きさを調整することで、内境界膜１、神経線維層２、神経節細胞層３、内網状層４、内顆粒層５、外網状層６、外顆粒層７、外境界膜８、視細胞内節外節外節接合部９、網膜色素上皮層境界１０の何れを検出対象とすることも可能である。

次に、以下の黄斑中心ＭＣの解剖学的特徴を利用して黄斑中心ＭＣの位置を検出する。
（ｉ）黄斑中心ＭＣは眼底上の窪んだ領域である。
（ii）黄斑中心ＭＣにおいて網膜血管が存在しない。
（iii）黄斑中心ＭＣにおいて神経線維層２が存在しない。

本実施形態では、基本的には（ｉ）の特徴を利用して、検出した内境界膜１のｚ座標が最大となる点を黄斑中心ＭＣとする。但し、黄斑浮腫の症例では黄斑中心が膨らみ、（ｉ）が成り立たない可能性がある。その場合は、（ii）・（iii）の特徴を利用して、網膜血管が存在せず、かつ神経線維層２の層厚が０になる位置を黄斑中心と特定する。網膜血管が存在しない領域はステップＳ３０２において検出した血管領域の情報を利用して求められ、神経線維層２の層厚は、本ステップで神経線維層２を抽出することで求められる。

そして、検出した層境界データを病変候補検出部２０７へと送信し、中心窩ＭＣの座標を記憶部２０４へと送信する。

＜ステップＳ３０５＞
ステップＳ３０５において、病変候補検出部２０７は、取得した層境界データに基づき、病変候補を検出する。例えば、黄斑浮腫の症例では、網膜内部に発生した嚢胞などの病変の影響により網膜厚（内境界膜１と網膜色素上皮層境界１０の間の層の厚み）が正常に比べると厚くなるという特徴がある。そこで、本実施形態では、まず内境界膜１と網膜色素上皮層境界１０の境界データから網膜厚を計算し、正常の網膜厚と比較して特に大きくなる箇所を病変候補として検出する。

具体的には、図１におけるx-y平面の各座標において、Ａスキャンライン（ｚ軸正の方向）に沿って内境界膜１と網膜色素上皮層境界１０間のｚ座標の差分を計算する。この演算において、ｘ−ｙ平面上の座標（ｉ，ｊ）におけるこの差分値を網膜厚の層厚値ｔ_ｉ,ｊとする。

次に、該演算によって求められた層厚値を予め記憶部２０４に格納された多数の網膜厚の正常値データベースと比較することで網膜厚が異常に厚い部位を検出する。具体的には、ｘ−ｙ平面上の各座標（ｉ，ｊ）を以下の条件に従って、「病変候補領域」・「境界領域」・「正常領域」の３つに分類する。
（ｉ）「病変候補領域」：層厚値ｔ_ｉ,ｊが、網膜厚の正常値のデータ集合に対して値の大きい方から数えて上位１％未満の範囲に含まれる場合
（ii）「境界領域」：層厚値ｔ_ｉ,ｊが（ｉ）を除いて上位５％未満の範囲に含まれる場合
（iii）「正常領域」：層厚値ｔ_ｉ,ｊが（ｉ）・（ii）を除いた残りの範囲（５〜１００％）に含まれる場合

このように、ｘ−ｙ平面上の座標（ｉ，ｊ）が分類されたマップを重要度マップと呼ぶことにする。本実施形態では、上記重要度マップの「病変候補領域」に属する座標（ｉ，ｊ）に対して、「病変候補領域」ラベルを付与し、「病変候補領域」ラベルが付与された座標とその層厚値ｔ_ｉ,ｊのデータ集合を病変候補情報と呼ぶことにする。従って、病変候補検出部２０７は、病変候補の検出結果に基づいて眼底平面における病変候補の領域を求める領域算出手段として機能するモジュールも包含する。

図４は、網膜厚に異常がある症例において、眼底画像に対して重要度マップを重畳させた図である。図４において、Ｆは眼底画像、Ｒ_ＸＹは３Ｄスキャンの撮像領域、ＭＣは黄斑中心、ＡＲは病変候補領域、ＢＲは境界領域、ＮＲは正常領域を表す。

また、本ステップにおいて検出する病変候補は上述の病変候補領域ＡＲに限らない。領域ＡＲとＢＲを含めた領域を病変候補として検出してもよい。さらに、病変候補を検出するために計算する層厚は網膜厚のみに限らない。例えば、視細胞層に欠損が生じている症例の場合、図３の視細胞内節外節接合部９と網膜色素上皮層境界１０の間の層が薄くなる。従って、この場合には、視細胞内節外節接合部９と網膜色素上皮層境界間の層厚が正常に比べて異常に薄くなる領域を病変候補として検出する。その他、病変候補は、層厚値の異常領域に限らない。例えば、黄斑浮腫の症例で見られる嚢胞領域は断層画像上では周囲の網膜層領域に比べ低輝度で描出される。そこで、閾値処理により低輝度領域を検出し、これを病変候補としてもよい。その他、糖尿病網膜症の症例では、血管から漏れ出た脂肪分が沈着することで白斑と呼ばれる領域が発生することがあり、周囲の網膜層領域に比べ高輝度で描出される。そこで、閾値処理により高輝度領域を検出し、これを病変候補としてもよい。

そして、病変候補検出部２０７は、病変候補情報を撮像位置設定部２０８に送信する。

＜ステップＳ３０６＞
ステップＳ３０６において、撮像位置設定部２０８は、記憶部２０４に格納された中心窩ＭＣの座標と、取得した病変候補情報とに基づき、シングルラインで撮像するための撮像位置を設定する。具体的な設定方法の例を以下に述べる。

本実施形態では、第一の方法として病変候補の異常の程度が最大になる位置を含む断層画像を取得できるように、撮像位置を設定する方法を説明する。
図５は、第１の方法の処理手順を表すフローチャートであり、具体的な設定方法をこのフローチャートに沿って説明する。

＜ステップＳ５０１＞
ステップＳ５０１において、撮像位置設定部２０８は、記憶部２０４から黄斑中心ＭＣの座標を取得する。

＜ステップＳ５０２＞
ステップＳ５０２において、撮像位置設定部２０８は、取得した病変候補情報から病変候補の異常の程度が最大となる位置を検出する。具体的には、記憶部に格納された正常値データベースに基づき、座標（ｉ、ｊ）ごとの正常の層厚平均値ｎ_ｉ，ｊを算出し、平均値ｎ_ｉ，ｊと層厚値ｔ_ｉ,ｊとの差分が最大となる座標（ｉ、ｊ）を求め、この座標を点Ｐ_ＡＲとする。

＜ステップＳ５０３＞
ステップＳ５０３において、撮像位置設定部２０８は、点ＭＣと点Ｐ_ＡＲの２点を通過するラインを撮像位置として設定する。

図６は、病変候補の異常の程度が最大となる位置を通る撮像位置と取得される断層画像を表す図である。図６（ａ）は網膜厚の重要度マップを表し、ＡＲ、ＢＲ、ＮＲ、ＭＣは、図４と同様のものを表す。Ｐ_ＡＲは病変候補の異常の程度が最大となる位置であり、Ｌは点ＭＣと点Ｐ_ＡＲの２点を通過するラインである。図６（ｂ）は眼底をラインＬの位置で撮像した断層画像を表し、ＭＣとＰ_ＡＲは図６（ａ）と同様のもの、ＣＹは嚢胞を表す。図６（ｂ）では、黄斑中心と、特に網膜が腫れ上がった部位が１枚の断層画像に描写されていることが分かる。

これにより、黄斑疾患の診断上重要となる黄斑中心と、病変候補の異常の程度が最大となる位置の両方を含むような断層画像を取得できるように、撮像位置を設定することができる。この方法は、病変候補が局所的に大きく現れるような症例において有効である。図６のような黄斑浮腫で局所的に腫れ上がった箇所がある症例以外でも、例えば、ポリープ状脈絡膜血管症のように、ポリープや異常血管網により網膜色素上皮層が大きく変形する症例においても有効である。

次に、第２の方法として病変候補の領域を最も多く含む断層画像を取得できるように、撮像位置を設定する方法を説明する。

図７は、第２の方法の処理手順を表すフローチャートであり、具体的な設定方法をこのフローチャートに沿って説明する。

＜ステップＳ７０１＞
ステップＳ７０１において、撮像位置設定部２０８は、記憶部２０４から黄斑中心ＭＣの座標を取得し、ラインスキャンの撮像位置Ｌの初期位置として、黄斑中心ＭＣを通り角度θ＝０のラインを設定する。さらに、下記で説明する断面積Ｓの最大値Ｓ_ＭＡＸを０に設定する。

＜ステップＳ７０２＞
ステップＳ７０２において、撮像位置設定部２０８は、取得した病変候補情報とステップＳ７０１で設定されたラインＬの位置をｘ−ｙ平面上で対応付ける。そして、病変候補情報をｘ−ｙ平面に対してｚ方向に層厚値を持つボリュームデータとみなし、ラインＬが横切る病変候補のボリュームデータの断面積Ｓを計算する。このとき、ラインＬが病変候補を通過していなければＳ＝０となる。

＜ステップＳ７０３＞
ステップＳ７０３において、撮像位置設定部２０８は、計算した断面積Ｓを断面積の最大値Ｓ_ＭＡＸと比較し、Ｓ＞Ｓ_ＭＡＸの場合にはステップＳ７０４に処理を移し、Ｓ≦Ｓ_ＭＡＸの場合にはステップＳ７０５に処理を移す。

＜ステップＳ７０４＞
ステップＳ７０４において、撮像位置設定部２０８は、断面積の最大値Ｓ_ＭＡＸを値Ｓに更新し、最大値をとるときのラインＬの角度θ_ＭＡＸを現在のラインＬの角度θに更新する。

＜ステップＳ７０５＞
ステップＳ７０５において、撮像位置設定部２０８は、現在のラインＬの角度θを変更する。本実施形態では、例えばθの値に５°加える。

＜ステップＳ７０６＞
ステップＳ７０６において、撮像位置設定部２０８は、現在のラインＬの角度θの値を参照し、θ≧３６０°である場合はステップＳ７０７に処理を移し、θ＜３６０°の場合はステップＳ７０２へと処理を移す。

＜ステップＳ７０７＞
ステップＳ７０７において、撮像位置設定部２０８は、病変候補を通る断面積が最大値Ｓ_ＭＡＸをとるときの角度θ_ＭＡＸのラインＬをラインスキャンの撮像位置に設定する。
このように、撮像位置設定部２０８は、病変候補の検出結果に基づいて、眼底と直交する断面に含まれる病変候補の領域を求める演算手段として機能するモジュールを包含している。そして、その結果得られた情報に基づき断面に含まれる病変候補の領域が最大になるようにラインスキャンの撮像位置を設定している。

図８は、病変候補を通る断面積が最大となる撮像位置と取得される断層画像を表す図である。図８（ａ）は網膜厚の重要度マップを表し、ＡＲ、ＢＲ、ＮＲ、ＭＣは図６と同様のものを表し、ＬはＭＣを通り病変候補を通る断面積が最大となるラインを表す。図８（ｂ）は眼底をラインＬの位置で撮像した断層画像を表し、ＡＲは図８（ａ）と同様に病変候補領域を表し、ＭＣ、ＣＹは図６（ｂ）と同様のものを表す。図８（ｂ）では、黄斑中心と、特に網膜が腫れている領域が大きく広がっている部位が１枚の断層画像に描写されていることが分かる。

これにより、黄斑疾患の診断上重要となる黄斑中心を含み、病変候補の領域を最も多く含むような断層画像を取得できるように、撮像位置を設定することができる。この方法は、サイズの大きい病変候補が存在するような症例において有効である。図８のような黄斑浮腫で網膜が腫れている領域が大きく広がった箇所がある症例以外でも、例えば、程度の大きい網膜剥離のように、広範囲に網膜が浮き上がっている症例においても有効である。

次に、第３の方法として、病変候補の個数を最も多く含む断層画像を取得できるように、撮像位置を設定する方法を説明する。

図９は第３の方法の処理手順を表すフローチャートであり、具体的な方法をこのフローチャートに沿って説明する。ここで、ラインＬが通過する病変候補の個数をＮ、Ｎの最大値をＮ_ＭＡＸとすると、本手法は、手法２における断面積Ｓを個数Ｎに、断面積の最大値Ｓ_ＭＡＸを個数の最大値Ｎ_ＭＡＸに置き換えたものに等しい。従って、具体的な説明は省略する。但し、病変候補の個数がＮ_ＭＡＸをとる時の角度θ_ＭＡＸは一意に求まらないことがあり得る。そこで、以下に述べるように、本実施形態ではステップＳ９０４において、最大個数Ｎ_ＭＡＸをとるラインの中で通過する病変候補の断面積の総和が最大となるようなラインを選ぶような処理を行う。ステップＳ９０４の具体的な処理を以下に説明する。

＜ステップＳ９０４＞
ステップＳ９０４において、撮像位置設定部２０８は、ライン上に含まれる病変候補の断面積Ｓ（この場合は複数の病変候補各々の断面積の総和）を計算する。そして、断面積の最大値Ｓ_ＭＡＸ（初期値は０）と比較し、Ｓ＞Ｓ_ＭＡＸならば、Ｓ_ＭＡＸ＝Ｓ、Ｎ_ＭＡＸ＝Ｎ、θ_ＭＡＸ＝θとして値を更新し、Ｓ≦Ｓ_ＭＡＸならば値は更新しない。以上の操作により、取得位置設定手段たる撮像位置設定部２０８は、病変候補の個数の分布に基づいて断層画像の取得位置を設定する。
このように、撮像位置設定部２０８は、眼底上に設定されたラインＬの角度を探索的に変更しながらラインＬが通過する病変候補の個数を求めているため、病変候補の検出結果に基づいて病変候補の個数の分布を求める演算手段として機能するモジュールを包含している。そして、その結果得られた情報に基づき断面に含まれる病変候補の個数が最大になるようにラインスキャンの撮像位置を設定している。

図１０は、病変候補の個数を最も多く含む撮像位置と取得される断層画像を表す図である。図１０（ａ）は網膜厚の重要度マップを表し、ＢＲ、ＮＲ、ＭＣは図６と同様のものを表し、ＬはＭＣを通り病変候補の個数を最も多く含むラインを表す。また、ＡＲ１〜ＡＲ３は、それぞれ異なる病変候補領域を表す。図１０（ｂ）は眼底をラインＬの位置で撮像した断層画像を表し、ＡＲ１〜ＡＲ３は図１０（ａ）と同様に異なる病変候補領域を表し、ＭＣ、ＣＹは図６（ｂ）と同様のものを表す。図１０（ｂ）では、黄斑中心と３箇所の網膜が腫れている部位が１枚の断層画像に描写されていることが分かる。

これにより、黄斑中心を含み、病変候補の個数をできるだけ多く含む断層画像を取得できるように、撮像位置を設定することができる。この方法は、比較的小さな病変候補が多く存在するような症例において有効である。図１０のような黄斑浮腫で網膜が腫れている領域が散在する症例以外にも、例えば、糖尿病網膜症などの症例で、白斑領域が広範囲に多数分布しているような場合においても有効である。この場合は、ステップＳ３０５において、病変候補として白斑領域を抽出することとなる。

また、以上のように、黄斑中心と病変部位の両方を含むように撮像位置を設定する方法を３種類説明したが、必ずしも黄斑中心を含む方法に限定される必要はなく、上述の方法からラインが黄斑中心を通るという条件を省いた方法をとっても良い。この場合、病変候補の特徴を最も良く捉えることのみに特化した撮像位置が設定されることとなる。

次に、撮像位置設定部２０８は、設定したラインスキャンの位置情報を撮像時のパラメータとして断層画像撮像部２０３と表示部２０９へと送信する。

＜ステップＳ３０７＞
ステップＳ３０７において、表示部２０９は、眼底追跡部２０２から実時間で撮像される眼底画像Ｂ及び位置合わせパラメータを取得し、さらに、撮像位置設定部２０８から取得したシングルラインの撮像位置情報を取得する。そして、不図示のモニタ上に、シングルラインの撮像位置情報を眼底画像Ｂに重畳させて表示する。

このとき、シングルラインの撮像位置情報は、ステップＳ３０３で撮像される３Ｄスキャンのボリュームデータに基づいて求められたものであり、眼底画像Ａの座標系と対応付いている。そこで、位置合わせパラメータを用いてラインスキャンの位置情報を眼底画像Ｂの座標系に変換することで、眼底画像Ｂと座標系を一致させる。

以上述べた構成によれば、ボリューム画像から病変候補を検出し、検出結果に基づいてその特徴を最も良く捉えるように、次に撮像するシングルラインの撮像位置を自動的に決定する。これにより、病変候補の詳細観察に適した断層画像を、操作者が手動で病変候補を探す手間をかけずに容易に撮像することができる。また、操作者による病変候補の見落としを防ぐことができる。さらに、臨床現場において３Ｄスキャンとラインスキャンが併用される場合は、３Ｄスキャンで得られたボリューム画像の情報を、ラインスキャンの撮像位置決定のために有効活用することができる。

［実施例２］
実施例１では、シングルラインの撮像位置を自動設定する方法を述べた。本実施例では、実施例１の撮像位置設定部２０８において、複数のシングルラインからなるマルチラインの撮像位置を設定する場合を説明する。従来の撮像位置の設定方法では、病変候補の範囲に基づいて撮像位置を設定するため、空間的に疎なマルチラインの撮像位置を設定する場合、病変候補の広がりはカバーできるが、必ずしも病変に関する診断に有益な断層画像を取得できるとは限らなかった。そこで、本実施形態では、病変候補の特徴を捉え、かつ病変候補の広がりや分布をカバーできるようにマルチラインの撮像位置を自動設定する。

装置の構成については実施例１と同様であるため、説明は省略する。但し、図３の撮像位置設定部２０８が実施例１ではシングルラインの撮像位置を設定したのに対し、実施例２ではマルチラインの撮像位置を設定する点が異なる。

図１１は、本実施形態のフローチャートであり、断層画像撮像装置１０が実行する具体的な処理手順をこのフローチャートに沿って説明する。但し、ステップＳ１１０１〜１１０５とステップＳ１１０７は、図２におけるステップＳ３０１〜３０５とステップＳ３０７の処理と同様であるため、説明は省略する。

＜ステップＳ１１０６＞
ステップＳ１１０６において、撮像位置設定部２０８は、記憶部２０４に格納された中心窩（黄班中心）ＭＣの座標と、取得した病変候補情報とに基づき、マルチラインスキャンを実行するための撮像位置を設定する。本実施形態では、マルチラインの本数を５本として具体的な設定方法の例を以下に述べる。

本実施形態では、第一の方法として病変候補の異常の程度が最大になる位置を含む断層画像を取得できるように、マルチラインの撮像位置を設定する方法を説明する。この方法は、実施例１のステップＳ３０６における第一の方法と同様、病変候補が局所的に大きく変化するような症例を対象とする。

図１２は、第一の方法の処理手順を表すフローチャートであり、具体的な方法をこのフローチャートに沿って説明する。但し、ステップＳ１２０１、１２０２は、図５におけるＳ５０１、５０２と同様であるため、説明は省略する。

＜ステップＳ１２０３＞
ステップＳ１２０３において、撮像位置設定部２０８は、点Ｐ_ＡＲと点ＭＣをそれぞれ通る２本のラインＬ１とＬ２を水平方向に配置する。

＜ステップＳ１２０４＞
ステップＳ１２０４において、撮像位置設定部２０８は、病変候補の領域が黄斑中心を含むか否かを判定し、黄斑中心を含む場合は処理をステップＳ１２０５に移し、含まない場合は処理をステップＳ１２０６に移す。撮像位置設定部２０８は、このように眼底における病変候補の領域が特徴部位である黄班中心を含むか否かを判定する判定手段として機能するモジュールを含む。

＜ステップＳ１２０５＞
ステップＳ１２０５において、撮像位置設定部２０８は、残りのラインＬ３〜５を病変候補領域に合わせて水平に配置する。具体的には、まず、ｘ−ｙ平面における病変候補領域のｙ方向（上下方向）の範囲をＲ_Ｙとする。次に、範囲Ｒ_Ｙ内に、水平ラインＬ１を含めて等間隔となるように、ラインＬ３〜５を均等に配置する。このとき、範囲Ｒ_Ｙが非常に大きいとラインの配置間隔が疎になり過ぎる。そこで、Ｒ_Ｙの幅をｄ_ＡＲとして、ｄ_ＡＲの値に上限値ｄ_ＭＡＸを持たせる。そして、実際の幅ｄ_ＡＲがｄ_ＭＡＸを超えた場合は幅をｄ_ＭＡＸに修正し、Ｌ１を基準とするｄ_ＭＡＸの幅を持つ範囲に、ラインＬ３〜５を等間隔に配置する。本実施形態では、ｄ_ＭＡＸとして３．０ｍｍを採用する。

図１３は、病変候補の異常の程度が最も大きい箇所を通るマルチラインの撮像位置を表す図である。図１３（ａ）は病変候補領域が黄斑中心を含まない場合の網膜厚の重要度マップ上にマルチラインの撮像位置を重畳した図であり、ＡＲは病変候補領域、ＢＲは境界領域、ＮＲは正常領域、ＭＣは黄斑中心、Ｐ_ＡＲは病変候補の異常の程度が最も大きい位置を表す。また、Ｌ１は点Ｐ_ＡＲを通る水平ライン、Ｌ２は黄斑中心を通る水平ライン、ｄ_ＡＲは病変候補領域のｙ方向の幅、Ｌ３〜５はＬ１を基準にｄ_ＡＲの範囲に配置された水平ラインを表す。この図より、マルチラインが、黄斑中心と病変候補の異常の程度の最大点を含み、かつ病変候補領域の全体をカバーするように配置されていることが分かる。

＜ステップＳ１２０６＞
ステップＳ１２０６において、撮像位置設定部２０８は、残りのラインＬ３〜５を黄斑中心の周りに水平方向に配置する。具体的には、点ＭＣを通る水平ラインＬ２を基準とするｙ方向（上下方向）に所定の幅ｄ_ＭＣを持つ範囲に、ラインを等間隔に配置する。本実施形態では、上下幅ｄ_ＭＣとして１．０ｍｍを採用する。

図１３（ｂ）は病変候補領域が黄斑中心を含む場合の網膜厚の重要度マップ上にマルチラインの撮像位置を重畳した図であり、ＡＲ、ＢＲ、ＮＲ、ＭＣ、Ｐ_ＡＲ、Ｌ１、Ｌ２は図１３（ａ）と同様のものを表す。また、ｄ_ＭＣは黄斑中心の周りに設定された所定幅、Ｌ３〜Ｌ５はＬ２を基準にｄ_ＭＣの範囲に配置された水平ラインを表す。この図より、マルチラインが、黄斑中心と病変候補の異常の程度の最大点を含み、かつ黄斑中心の周りをカバーするように配置されていることが分かる。

これにより、黄斑中心と病変候補の異常の程度が最大となる位置をそれぞれ含む断層画像を一般的な撮像角度で取得できるように、マルチラインの撮像位置を設定できる。さらに、黄斑中心が病変候補領域に含まれない場合は、病変候補領域を均等に観察できるように、マルチラインの撮像位置を設定できる。一方、黄斑中心が病変候補領域に含まれる場合は、黄斑中心の状態観察が重要となるため黄斑中心の周りを詳細に観察できるように、マルチラインの撮像位置を設定できる。

次に、第２の方法として病変候補の領域を最も多く含む断層画像を取得できるように、マルチラインの撮像位置を設定する方法を説明する。この方法は、実施例１のステップＳ３０６における第２の方法と同様、サイズの大きい病変候補が存在するような症例を対象とする。

図１４は、第２の方法の処理手順を表すフローチャートであり、具体的な方法をこのフローチャートに沿って説明する。但し、ステップＳ１４０１、１４０４は、図１２におけるＳ１２０１、１２０４と同様であるため、説明は省略する。

＜ステップＳ１４０２＞
ステップＳ１４０２において、撮像位置設定部２０８は、病変候補を通る断面積が最大になるラインＬ１を検出する。本実施形態では、病変候補の重心を通り、かつ病変候補を通る断面積が最大になるラインを検出する。この処理は、図７のシングルライン撮像位置を設定する第２の方法において、黄斑中心を病変候補の重心に置き換えた処理に等しいので、具体的な説明は省略する。但し、ラインＬ１は必ずしも病変候補の重心を通る必要はなく、病変候補の異常の程度が最大となる位置を通るラインとしても良い。

＜ステップＳ１４０３＞
ステップＳ１４０３において、撮像位置設定部２０８は、点ＭＣを通り、ラインＬ１に平行なラインＬ２を配置する。

＜ステップＳ１４０５＞
ステップＳ１４０５において、撮像位置設定部２０８は、残りのラインＬ３〜５を病変候補領域に合わせてＬ１と平行に配置する。この処理は、ステップＳ１２０５において、配置するラインの角度を水平ではなくＬ１と平行にするという処理に置き換えたものに等しいので、具体的な説明は省略する。

図１５は、病変候補領域を最も多く含むマルチラインの撮像位置を表す図である。図１５（ａ）は病変候補領域が黄斑中心を含まない場合の網膜厚の重要度マップ上にマルチラインの撮像位置を重畳した図であり、ＡＲ、ＢＲ、ＮＲ、ＭＣは図１３（ａ）と同様のものを表す。また、Ｌ１は通過する病変候補領域の断面積が最大になるライン、Ｌ２は黄斑中心を通りＬ１に平行に配置されたライン、ｄ_ＡＲはラインＬ１に対して垂直な方向の病変候補領域の幅、Ｌ３〜５はＬ１を基準にｄ_ＡＲの範囲にＬ１と平行に配置されたラインを表す。この図より、マルチラインが、黄斑中心と病変候補領域を最も多く含み、かつ病変候補領域の全体をカバーするように配置されていることが分かる。

＜ステップＳ１４０６＞
ステップＳ１４０６において、撮像位置設定部２０８は、残りのラインＬ３〜５を黄斑中心の周りにＬ１と平行に配置する。この処理は、ステップＳ１２０６において、配置するラインの角度を水平ではなくＬ１と平行にするという処理に置き換えたものに等しいので、具体的な説明は省略する。

図１５（ｂ）は病変候補領域が黄斑中心を含む場合の網膜厚の重要度マップ上にマルチラインの撮像位置を重畳した図であり、ＡＲ、ＢＲ、ＮＲ、ＭＣ、Ｌ１、Ｌ２は図１５（ａ）と同様のものを表す。また、ｄ_ＭＣはラインＬ１に対して垂直な方向に黄斑中心の周りに設定された所定幅、Ｌ３〜Ｌ５はＬ２を基準にｄ_ＭＣの範囲にＬ２と平行に配置されたラインを表す。この図より、マルチラインが、黄斑中心と病変候補領域を最も多く含み、かつ黄斑中心の周りをカバーするように配置されていることが分かる。

これにより、黄斑中心を含む断層画像と病変候補領域を最も多く含む断層画像をそれぞれ取得できるように、マルチラインの撮像位置を設定できる。さらに、黄斑中心が病変候補領域に含まれない場合は、より診断上重要となる病変候補の全体が観察できるように、マルチラインの撮像位置を設定できる。一方、黄斑中心が病変候補領域に含まれる場合は、黄斑中心の状態観察が重要となるため黄斑中心の周りを詳細に観察できるように、マルチラインの撮像位置を設定できる。

次に、第３の方法として、病変候補の個数を最も多く含むように、マルチラインの撮像位置を設定する方法を説明する。この方法は、実施例１のステップＳ３０６における第３の方法と同様、比較的小さな病変候補が多く存在するような症例を対象とする。

図１６は、第３の方法の処理手順を表すフローチャートであり、具体的な方法をこのフローチャートに沿って説明する。但し、ステップＳ１６０１〜１６０４、１６０６は、図１２におけるＳ１２０１〜１２０４、１２０６と同様であるため、説明は省略する。

＜ステップＳ１６０５＞
ステップＳ１６０５において、撮像位置設定部２０８は、残りのラインＬ３〜５を病変候補の個数に合わせて配置する。具体的には、病変候補ごとに、異常の程度が最大となる位置をそれぞれ検出する。但し、全ての病変候補の中で異常の程度が最大となる位置については、ステップＳ１６０２で検出しているため、これを除いて最大３つまでの病変候補について検出する。そして、検出した位置を病変候補の異常の程度が大きい順に点Ｐ_ＡＲ１、Ｐ_ＡＲ２、Ｐ_ＡＲ３、とすると、ラインＬ３〜５を、点Ｐ_ＡＲ１〜点Ｐ_ＡＲ１をそれぞれ通り角度が水平となるように配置する。

図１７は、最も多くの個数の病変候補領域を含むマルチラインの撮像位置を表す図である。図１７（ａ）は病変候補領域が黄斑中心を含まない場合の網膜厚の重要度マップ上にマルチラインの撮像位置を重畳した図であり、ＡＲ、ＢＲ、ＮＲ、ＭＣは図１３（ａ）と同様のものを表す。また、Ｌ１及びＬ３〜５は病変候補ごとに異常の程度が最大となる位置を通過する水平ライン、Ｌ２は黄斑中心を通る水平ラインを表す。この図より、マルチラインが、黄斑中心とできるだけ多くの病変候補領域を含むように水平に配置されていることが分かる。

図１７（ｂ）は病変候補領域が黄斑中心を含む場合の網膜厚の重要度マップ上にマルチラインの撮像位置を重畳した図である。この図は図１３（ｂ）と全く同じであるので、説明は省略する。

これにより、黄斑中心を含み、かつ病変候補の個数を最も多く含んだ上で一般的な撮像角度で取得できるように、マルチラインの撮像位置を設定できる。さらに、黄斑中心が病変候補領域に含まれない場合は、できるだけ多くの病変を観察できるように、マルチラインの撮像位置を設定できる。一方、黄斑中心が病変候補領域に含まれる場合は、黄斑中心の周りを詳細に観察できるように、マルチラインの撮像位置を設定できる。

また、以上のように、マルチラインを全て平行にのみ配置する方法を説明したが、必ずしもこの方法に限定する必要はない。例えば、図１３において、マルチラインを水平に配置する箇所を、全て垂直に置き換えたラインを新たに追加しても良い。これにより、マルチラインが十字に交差した状態で撮像位置を配置できる。これにより、黄斑中心や病変候補の状態をより詳しく把握することができる。

以上述べた構成によれば、ボリューム画像から病変候補を検出し、その特徴を最も良く捉えかつ病変候補の広がりや分布をカバーするように、次に撮像するマルチラインの撮像位置を自動的に決定する。これにより、病変候補に関する診断に有益な複数の断層画像を、操作者が手動で病変候補を探す手間なく撮像することができる。また、操作者による病変候補の見落としを防ぐことができる。

［実施例３］
実施例１及び２では、シングルライン及びマルチラインの撮像位置を自動設定する方法をそれぞれ述べた。本実施例では、シングルラインとマルチラインの撮像方法を状況に応じて自動的に切替え、撮像位置を自動設定する方法を説明する。病変候補が黄斑中心を含む場合は、病変候補の特徴が現れる断層画像において、病変候補が黄斑中心に及ぼす影響を互いに対応付けて観察できることは重要である。一方、病変候補領域が黄斑中心を含まない場合は、基本的には病変候補と黄斑中心との関連性はないため、同一断層画像内で観察できる必要性はない。さらに、眼底上での断層画像の撮像角度が水平や垂直のような一般的な撮像角度でないと、操作者にとって慣れない撮像角度で取得された断層画像を観察することになってしまう可能性がある。そこで、本実施形態では、病変候補が黄斑中心を含む場合は、病変候補の特徴と黄斑中心の両方が描写されるようにシングルラインの撮像位置を設定し、含まない場合は、病変候補の特徴と黄斑中心が別々に描写されるようにマルチラインの撮像位置を水平に設定する。

装置の構成については実施例１と同様であるため、説明は省略する。但し、図１の撮像位置設定部２０８が実施例１ではシングルラインの撮像位置のみを設定したのに対し、実施例３ではシングルラインとマルチラインの撮像方法を切替えて撮像位置を設定する点が異なる。

図１８は、本実施形態のフローチャートであり、断層画像撮像装置１０が実行する具体的な処理手順をこのフローチャートに沿って説明する。但し、ステップＳ１８０１〜１８０５とステップＳ１８０７は、図２におけるステップＳ３０１〜３０５とステップＳ３０７の処理と同様であるため、説明は省略する。

＜ステップＳ１８０６＞
ステップＳ１８０６において、撮像位置設定部２０８は、記憶部２０４に格納された中心窩（黄班中心）ＭＣの座標と、取得した病変候補情報とに基づき、シングルラインで撮像するかマルチラインで撮像するかを判別する。そして、シングルラインと判断された場合は、シングルラインスキャンを実行するための撮像位置を設定する。マルチラインと判断された場合は、マルチラインスキャンを実行するための撮像位置を設定する。本実施形態では、マルチラインの本数を２本として具体的な設定方法の例を以下に述べる。

図１９は、撮像方法をシングルラインとマルチラインの間で切り替えて撮像位置を設定する方法を表すフローチャートであり、具体的な設定方法をこのフローチャートに沿って説明する。但し、ステップＳ１９０１、１９０２は、図５におけるＳ５０１、５０２と同様であるため、説明は省略する。

＜ステップＳ１９０３＞
ステップＳ１９０３において、撮像位置設定部２０８は、病変候補の領域が黄斑中心を含むか否かを判定し、黄斑中心を含む場合は処理をステップＳ１９０４に移し、含まない場合は処理をステップＳ１９０５に移す。

＜ステップＳ１９０４＞
ステップＳ１９０４において、撮像位置設定部２０８は、点Ｐ_ＡＲと点ＭＣをそれぞれ通る２本のラインＬ１とＬ２を水平方向に配置する。

図２０は、シングルラインとマルチラインとの間で撮像方法を切り替えて設定した撮像位置を表す図である。図２０（ａ）は、撮像方法としてマルチラインが選択されたときの撮像位置が設定された図であり、ＡＲは病変候補領域、ＢＲは境界領域、ＮＲは正常領域、ＭＣは黄斑中心、Ｐ_ＡＲは病変候補の異常の程度が最も大きい位置を表す。また、Ｌ１は点Ｐ_ＡＲを通る水平ライン、Ｌ２は黄斑中心を通る水平ラインを表す。この図より、病変候補の領域が黄斑中心を含まない場合は、病変候補と黄斑中心がそれぞれ異なる２本のラインスキャンで撮像されることが分かる。

これにより、病変候補を含む断層画像と黄斑中心を含む断層画像をそれぞれ、操作者が見慣れた一般的な撮像角度で撮像された画像として観察することができる。

＜ステップＳ１９０５＞
ステップＳ１９０５において、撮像位置設定部２０８は、点Ｐ_ＡＲと点ＭＣの両方を通るラインＬを配置する。

図２０（ｂ）は、撮像方法としてシングルラインが選択されたときの撮像位置を表す図であり、ＡＲ、ＢＲ、ＮＲ、ＭＣ、Ｐ_ＡＲは図２０（ａ）と同様のものを表す。また、Ｌは点Ｐ_ＡＲと点ＭＣの両方を通るラインを表す。この図より、病変候補の領域が黄斑中心を含む場合は、病変候補と黄斑中心が同一のラインに含まれるようにシングルラインで撮像されることが分かる。

これにより、１枚の断層画像において、病変候補と黄斑中心の状態を互いに対応付けて観察することができる。

以上、述べた構成によれば、ボリューム画像から病変候補を検出し、病変候補領域と黄斑中心の位置関係に基づき撮像方法をシングルラインとマルチラインから選択し、選択された撮像方法で撮像位置を自動設定する。これにより、操作者は病変候補と黄斑中心に関する断層画像を、状況に応じて病変候補の詳細観察に適した枚数で観察することができる。

［実施例４］
実施例１から３では、ボリューム画像を撮像し、断層画像から検出した病変候補に基づいてラインスキャンの撮像位置を自動設定する方法を述べた。本実施例では、ラインスキャンの撮像位置ではなく、ボリューム画像から断層画像を抽出してモニタに表示する際の眼底上の位置を自動設定し、画像を表示する方法を説明する。従来は、ボリューム画像を撮像した後、モニタ上で観察したい断層画像を決定する際、操作者はボリューム画像から適切なスライスを探すという手間がかかっていた。そこで、本実施形態では、ボリューム画像を撮像し、断層画像から検出した病変候補を解析することで、病変候補の特徴を最も良く捉えた断層画像を表示できるように、眼底上の表示位置を自動設定する。

図２１は、本実施形態に係る診断支援装置２０の機能構成を示したものである。図中の３０は断層画像取得装置、２１０１は断層画像取得部、２１０２は記憶部、２１０３は画像解析部、２１０６は表示位置設定部、２１０７は表示部である。また、画像解析部２１０３は、眼部特徴検出部２１０４と病変候補検出部２１０５からなる。なお、表示位置設定部２１０６は、実施例１から３における取得位置設定手段と同様の操作により眼底の広域画像に含まれる眼底の断層画像について、その表示位置を設定する機能を有したモジュールを含む。

図２２は、本実施形態のフローチャートであり、診断支援装置２０が実行する具体的な処理手順をこのフローチャートに沿って説明する。但し、ステップＳ２２０２、２２０３は、図３におけるステップＳ３０４、３０５の処理と同様であるため、説明は省略する。

＜ステップＳ２２０１＞
ステップＳ２２０１において、断層画像取得部２１０１は、不図示の操作者の指示により断層画像撮像装置３０からボリューム画像を取得し、記憶部２１０２及び眼部特徴検出部２１０４へと送信する。

＜ステップＳ２２０４＞
ステップＳ２２０４において、表示位置設定部２１０６は、病変候補検出部２１０５から取得した病変候補情報に基づき断層画像の表示位置を自動設定する。このとき、本実施形態の設定方法は、実施例１におけるステップＳ３０６で設定されるシングルラインの撮像位置を、断層画像の表示位置に置き換えたものに等しいため、具体的な説明は省略する。

但し、本ステップで決定する表示位置は一つとは限らない。例えば、ステップＳ３０６に記載された３種類の撮像位置設定方法と同様の手法を用いて、３種類の表示位置を設定する方式を取ってもよい。

＜ステップＳ２２０５＞
ステップＳ２２０５において、表示部２１０７は、記憶部２１０２から取得したボリューム画像における、表示位置設定部２１０６で設定された断層画像の表示位置情報に対応する断層画像を表示する。

このとき、表示位置設定部２１０６で設定された表示位置が一つの場合は、その位置に対応する断層画像をそのまま表示する。一方、設定された表示位置が複数である場合は、設定された複数の表示位置を表示して、操作者が選択できるようにする。但し、複数の表示位置のうち、何れかを初期に表示する位置として予め設定しておき、最初は初期設定された表示位置で表示させ、その後に他の表示位置を選択できるようにしてもよい。

以上、述べた構成によれば、ボリューム画像から病変候補を検出し、その特徴を最も良く捉えるように、表示する断層画像の表示位置を自動的に決定し、断層画像を表示する。これにより、病変候補の詳細観察に適した断層画像をボリューム画像から探しだす手間を省くことができ、病変候補の見落としも防ぐことができる。

（その他の実施形態）
実施例１から４は、ボリューム画像から病変候補を検出し、撮像または表示する断層画像の位置を決定したが、病変候補を検出する対象はボリューム画像に限らない。例えば、２Ｄ眼底画像から病変候補を検出してもよい。より具体的には、網膜血管の異常である毛細血管瘤は、２Ｄ眼底画像上に描出されるため、これを病変候補として検出する。まず、２Ｄ眼底画像から実施例１のステップＳ３０２に記載した手法で血管領域を抽出した後、その血管径を正常値と比較することにより所定以上の領域を毛細血管瘤として検出する。そして、毛細血管瘤の特徴が最も良く現れる断層画像が観察できるように、撮像または表示する断層画像の位置を決定する。これにより、ラインスキャンの位置を決定する場合は、予め３Ｄスキャン画像を撮像する手間を省くことができる。また、断層画像をモニタに表示する際の眼底上の位置を決定する場合は、眼底画像を解析することで、ボリューム画像を解析するよりも計算コストを削減することができ、断層画像を表示するまでの時間を短縮することができる。

さらに、本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記憶した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給する。そして、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。

１０ 撮像支援装置
２０１ 指示取得部
２０２ 眼底追跡部
２０３ 断層画像撮像部
２０４ 記憶部
２０５ 画像解析部
２０６ 眼部特徴検出部
２０７ 病変候補検出部
２０８ 撮像位置設定部
２０９ 表示部

Claims (10)

1. 眼底の広域画像を取得する取得手段と、
   前記広域画像を解析して網膜における病変候補を検出する病変候補検出手段と、
   前記病変候補の検出結果に基づいて、該病変候補の異常の程度を求める演算手段と、
   前記病変候補の異常の程度に基づいて、断層画像の取得位置を設定する取得位置設定手段と、
   前記病変候補の検出結果に基づいて、前記眼底における該病変候補の領域を求める領域算出手段と、
   前記広域画像を解析して前記眼底の特徴部位を検出する眼部特徴検出手段と、を備え、
   前記取得位置設定手段は、前記病変候補の異常の程度と前記病変候補の領域と前記特徴部位の検出結果とに基づいて、前記病変候補の領域と前記特徴部位を通るように、前記取得位置を設定することを特徴とする眼科診断支援装置。
2. 眼底の広域画像を取得する取得手段と、
   前記広域画像を解析して網膜における病変候補を検出する病変候補検出手段と、
   前記病変候補の検出結果に基づいて、該病変候補の異常の程度を求める演算手段と、
   前記病変候補の異常の程度に基づいて、断層画像の取得位置を設定する取得位置設定手段と、
   前記病変候補の検出結果に基づいて、前記眼底における該病変候補の領域を求める領域算出手段と、
   前記広域画像を解析して前記眼底の特徴部位を検出する眼部特徴検出手段と、備え、
   前記取得位置設定手段は、前記病変候補の異常の程度と前記病変候補の領域と前記特徴部位の検出結果とに基づいて、病変部位を通る前記取得位置と、前記病変部位を通る取得位置と水平方向となる前記特徴部位を通る前記取得位置と、を設定することを特徴とする眼科診断支援装置。
3. 眼底の広域画像を取得する取得手段と、
   前記広域画像を解析して網膜における病変候補を検出する病変候補検出手段と、
   前記病変候補の検出結果に基づいて、該病変候補の異常の程度を求める演算手段と、
   前記病変候補の異常の程度に基づいて、断層画像の取得位置を設定する取得位置設定手段と、
   前記病変候補の検出結果に基づいて、前記眼底における該病変候補の領域を求める領域算出手段と、
   前記広域画像を解析して前記眼底の特徴部位を検出する眼部特徴検出手段と、備え、
   前記取得位置設定手段は、前記病変候補の領域に前記網膜における特徴部位が含まれる場合には、前記病変候補の異常の程度と前記病変候補の領域と前記特徴部位の検出結果とに基づいて、前記病変候補の領域と前記特徴部位を通るように、前記取得位置を設定し、前記病変候補の領域に前記網膜における特徴部位が含まれない場合には、病変部位の領域を通る取得位置と、前記病変部位の領域を通る取得位置と水平方向となる前記特徴部位を通る取得位置と、を設定することを特徴とする眼科診断支援装置。
4. 前記眼部特徴検出手段は、前記特徴部位として黄斑部を検出することを特徴とする請求項１から３の何れか１項に記載の眼科診断支援装置。
5. コンピュータを請求項１から４の何れか１項に記載の眼科診断支援装置として機能させるためのプログラム。
6. 請求項５に記載のプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な媒体。
7. 画像処理に際して、
   眼底の広域画像を取得する取得工程と、
   前記広域画像を解析して網膜における病変候補を検出する病変候補検出工程と、
   前記病変候補の検出結果に基づいて、該病変候補の異常の程度を求める演算工程と、
   前記病変候補の異常の程度に基づいて、断層画像の取得位置を設定する取得位置設定工程と、
   前記病変候補の検出結果に基づいて、前記眼底における該病変候補の領域を求める領域算出工程と、
   前記広域画像を解析して前記眼底の特徴部位を検出する眼部特徴検出工程と、を含み、
   前記画像処理における前記取得位置設定工程において、前記病変候補の異常の程度と前記病変候補の領域と前記特徴部位の検出結果とに基づいて、前記病変候補の領域と前記特徴部位を通るように、前記取得位置を設定することを特徴とする眼科診断支援方法。
8. 画像処理に際して、
   眼底の広域画像を取得する取得工程と、
   前記広域画像を解析して網膜における病変候補を検出する病変候補検出工程と、
   前記病変候補の検出結果に基づいて、該病変候補の異常の程度を求める演算工程と、
   前記病変候補の異常の程度に基づいて、断層画像の取得位置を設定する取得位置設定工程と、
   前記病変候補の検出結果に基づいて、前記眼底における該病変候補の領域を求める領域算出工程と、
   前記広域画像を解析して前記眼底の特徴部位を検出する眼部特徴検出工程と、を含み、
   前記画像処理における前記取得位置設定工程において、前記病変候補の異常の程度と前記病変候補の領域と前記特徴部位の検出結果とに基づいて、病変部位を通る前記取得位置と、前記病変部位を通る取得位置と水平方向となる前記特徴部位を通る前記取得位置と、を設定することを特徴とする眼科診断支援方法。
9. 画像処理に際して、
   眼底の広域画像を取得する取得工程と、
   前記広域画像を解析して網膜における病変候補を検出する病変候補検出工程と、
   前記病変候補の検出結果に基づいて、該病変候補の異常の程度を求める演算工程と、
   前記病変候補の異常の程度に基づいて、断層画像の取得位置を設定する取得位置設定工程と、
   前記病変候補の検出結果に基づいて、前記眼底における該病変候補の領域を求める領域算出工程と、
   前記広域画像を解析して前記眼底の特徴部位を検出する眼部特徴検出工程と、を含み、
   前記画像処理における前記取得位置設定工程において、前記病変候補の領域に前記網膜における特徴部位が含まれる場合には、前記病変候補の異常の程度と前記病変候補の領域と前記特徴部位の検出結果とに基づいて、前記病変候補の領域と前記特徴部位を通るように、前記取得位置を設定し、前記病変候補の領域に前記網膜における特徴部位が含まれない場合には、病変部位の領域を通る取得位置と、前記病変部位の領域を通る取得位置と水平方向となる前記特徴部位を通る取得位置と、を設定することを特徴とする眼科診断支援方法。
10. 請求項７から９の何れか１項に記載の眼科診断支援方法における画像処理の各工程をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。