JP7086683B2

JP7086683B2 - 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム

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Publication number: JP7086683B2
Application number: JP2018074080A
Authority: JP
Inventors: 悦朗和田; 理宇眞 ▲高▼橋
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 2018-04-06
Filing date: 2018-04-06
Publication date: 2022-06-20
Anticipated expiration: 2038-04-06
Also published as: JP2019180692A; JP7387812B2; JP2022111263A

Description

開示の技術は、画像処理装置、画像処理方法及びプログラムに関する。

光干渉断層計（ＯＣＴ：ＯｐｔｉｃａｌＣｏｈｅｒｅｎｃｅＴｏｍｏｇｒａｐｈｙ）などの眼部の断層画像撮影装置を用いると、網膜層内部の状態を３次元的に観察できる。この断層画像撮影装置は、疾病の診断をより的確に行うのに有用であることから眼科診療に広く用いられている。ＯＣＴの形態として、例えば広帯域な光源とマイケルソン干渉計を組み合わせたＴＤ－ＯＣＴ（ＴｉｍｅｄｏｍａｉｎＯＣＴ）がある。これは、参照ミラーの位置を一定速度で移動させて信号アームで取得した後方散乱光との干渉光を計測し、深さ方向の反射光強度分布を得るように構成されている。しかし、このようなＴＤ－ＯＣＴでは機械的な走査が必要となるため高速な画像取得は難しい。そこで、より高速な画像取得法として広帯域光源を用い、分光器で干渉信号を取得するＳＤ－ＯＣＴ（ＳｐｅｃｔｒａｌｄｏｍａｉｎＯＣＴ）や高速波長掃引光源を用いることで時間的に分光するＳＳ－ＯＣＴ（ＳｗｅｐｔＳｏｕｒｃｅＯＣＴ）が開発され、より広画角な断層画像を取得できるようになっている。

一方、眼科診療では眼底血管の病態を把握するためにこれまで侵襲的な蛍光眼底造影検査が行われてきた。近年は、ＯＣＴを用いて非侵襲に眼底血管を３次元で描出するＯＣＴＡｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ（以下、ＯＣＴＡと表記）技術が用いられるようになってきている。ＯＣＴＡでは測定光で同一位置を複数回走査し、赤血球の変位と測定光との相互作用により得られるモーションコントラストを画像化する。図３は主走査方向が水平（ｘ軸）方向で、副走査方向（ｙ軸方向）の各位置（ｙｉ：１≦ｉ≦ｎ）においてｒ回連続でＢスキャンを行うＯＣＴＡ撮影の例を示している。なおＯＣＴＡ撮像において同一位置で複数回走査することをクラスタ走査、同一位置で得られた複数枚の断層画像のことをクラスタと呼ぶ。クラスタ単位でモーションコントラストデータを生成し、１クラスタあたりの断層画像数（略同一位置での走査回数）を増やすと、ＯＣＴＡ画像のコントラストが向上することが知られている。

ここで、モーションコントラストデータを用いて算出された血管解析マップの表示に関する技術が、特許文献に開示されている。

特開２０１７－７７４１４号公報

ここで、眼部のモーションコントラスト画像における複数の領域それぞれに対して複数の種類による解析結果を表示部に表示させる場合を考える。このとき、例えば、解析結果全てを単純に表示部に表示させることしかできないと、操作者の利便性が低いという課題があった。

開示の技術は、眼部のモーションコントラスト画像の解析結果の表示について、操作者の利便性を向上することを目的の一つとする。

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

開示の画像処理装置の一つは、操作者からの指示に応じて、第１の種類の解析または第２の種類の解析を選択する選択手段と、
操作者からの指示に応じて、眼部のモーションコントラスト画像の部分領域である第１の領域と第２の領域を設定する設定手段と、
前記設定された第１の領域及び第２の領域を解析する解析手段と、
前記設定された第１の領域と前記第２の領域を前記モーションコントラスト画像に重畳した状態で表示手段に表示させるとともに、前記第１の種類の解析により前記第１の領域が解析された結果と、前記第２の種類の解析により前記第２の領域が解析された結果を前記表示手段に表示させる表示制御手段と、を有し、
前記表示制御手段は、前記第１の種類の解析が選択された場合に、前記第１の種類の解析による解析の結果を、前記モーションコントラスト画像に重畳した状態の前記第１の領域に表示させるとともに、前記第１の種類を示す情報を表示させる。

開示の技術の一つによれば、眼部のモーションコントラスト画像の解析結果の表示について、操作者の利便性を向上することができる。

第１の実施形態の画像処理装置の一例を示す図である。第１の実施形態の画像処理装置の一例を示す図である。ＯＣＴＡ撮影の走査方法を説明する図である。第１実施形態のフローチャートである。第１実施形態のユーザインターフェースの一例である。解析結果の表示方法の一例である。第１実施形態のユーザインターフェースの一例である。第１実施形態の変形例のフローチャートである。解析結果の表示方法の一例である。解析範囲の選択方法の一例である。第１実施形態のユーザインターフェースの一例である。第２実施形態のフローチャートである。第２実施形態のユーザインターフェースの一例である。第１実施形態における画像処理の方法を説明する図である。解析方法の選択方法の一例である。第３実施形態のユーザインターフェースの一例である。解析結果の表示方法の一例である。解析結果の表示方法の一例である。

（第１実施形態）
本実施形態にかかる画像処理装置は、解析対象画像を解析した際の、解析結果を表示する方法について説明する。以下、図面を参照しながら、本発明の第１実施形態に係る画像処理装置を備える画像処理システムについて説明する。

図２は、本実施形態に係る画像処理装置１０１を備える画像処理システム１０の構成を示す図である。図２に示すように、画像処理システム１０は、画像処理装置１０１が、インタフェースを介して断層画像撮影装置１００（ＯＣＴとも言う）、外部記憶部１０２、入力部１０３、表示部３０４と接続されることにより構成されている。

断層画像撮影装置１００は、眼部の断層画像を撮影する装置である。本実施形態においては、断層画像撮影装置１００としてＳＤ－ＯＣＴを用いるものとする。これに限らず、例えばＳＳ－ＯＣＴを用いて構成しても良い。

図２（ａ）において、測定光学系１００－１は前眼部像、被検眼のＳＬＯ眼底像、断層画像を取得するための光学系である。ステージ部１００－２は、測定光学系１００－１を前後左右に移動可能にする。ベース部１００－３は、後述の分光器を内蔵している。

画像処理装置１０１は、ステージ部１００－２の制御、アラインメント動作の制御、断層画像の再構成などを実行するコンピュータである。外部記憶部１０２は、断層撮像用のプログラム、患者情報、撮影データ、過去検査の画像データや計測データなどを記憶する。

入力部１０３はコンピュータへの指示を行い、具体的にはキーボードとマウスから構成される。表示部３０４は、例えばモニタからなる。

（断層画像撮影装置の構成）
本実施形態の断層画像撮影装置１００における測定光学系及び分光器の構成について図２（ｂ）を用いて説明する。

まず、測定光学系１００－１の内部について説明する。被検眼２００に対向して対物レンズ２０１が設置され、その光軸上に第１ダイクロイックミラー２０２及び第２ダイクロイックミラー２０３が配置されている。これらのダイクロイックミラーによってＯＣＴ光学系の光路２５０、ＳＬＯ光学系と固視灯用の光路２５１、及び前眼観察用の光路２５２とに波長帯域ごとに分岐される。

ＳＬＯ光学系と固視灯用の光路２５１は、ＳＬＯ走査手段２０４、レンズ２０５及び２０６、ミラー２０７、第３ダイクロイックミラー２０８、ＡＰＤ（ＡｖａｌａｎｃｈｅＰｈｏｔｏｄｉｏｄｅ）２０９、ＳＬＯ光源２１０、固視灯２１１を有している。ミラー２０７は、穴あきミラーや中空のミラーが蒸着されたプリズムであり、ＳＬＯ光源２１０による照明光と、被検眼からの戻り光とを分離する。第３ダイクロイックミラー２０８はＳＬＯ光源２１０の光路と固視灯２１１の光路とに波長帯域ごとに分離する。ＳＬＯ走査手段２０４は、ＳＬＯ光源２１０から発せられた光を被検眼２００上で走査するものであり、Ｘ方向に走査するＸスキャナ、Ｙ方向に走査するＹスキャナから構成されている。本実施形態では、Ｘスキャナは高速走査を行う必要があるためポリゴンミラーで、Ｙスキャナはガルバノミラーによって構成されている。レンズ２０５はＳＬＯ光学系及び固視灯２１１の焦点合わせのため、不図示のモータによって駆動される。ＳＬＯ光源２１０は７８０ｎｍ付近の波長の光を発生する。ＡＰＤ２０９は、被検眼からの戻り光を検出する。固視灯２１１は可視光を発生して被検者の固視を促すものである。ＳＬＯ光源２１０から発せられた光は、第３ダイクロイックミラー２０８で反射され、ミラー２０７を通過し、レンズ２０６及び２０５を通ってＳＬＯ走査手段２０４によって被検眼２００上で走査される。被検眼２００からの戻り光は、照明光と同じ経路を戻った後、ミラー２０７によって反射され、ＡＰＤ２０９へと導かれ、ＳＬＯ眼底像が得られる。固視灯２１１から発せられた光は、第３ダイクロイックミラー２０８、ミラー２０７を透過し、レンズ２０６及び２０５を通り、ＳＬＯ走査手段２０４によって被検眼２００上の任意の位置に所定の形状を作り、被検者の固視を促す。

前眼観察用の光路２５２には、レンズ２１２及び２１３、スプリットプリズム２１４、赤外光を検知する前眼部観察用のＣＣＤ２１５が配置されている。このＣＣＤ２１５は、不図示の前眼部観察用照射光の波長、具体的には９７０ｎｍ付近に感度を持つものである。スプリットプリズム２１４は、被検眼２００の瞳孔と共役な位置に配置されており、被検眼２００に対する測定光学系１００－１のＺ軸方向（光軸方向）の距離を、前眼部のスプリット像として検出できる。

ＯＣＴ光学系の光路２５０は、前述の通りＯＣＴ光学系を構成しており、被検眼２００の断層画像を撮影するためのものである。より具体的には、断層画像を形成するための干渉信号を得るものである。ＸＹスキャナ２１６は光を被検眼２００上で走査するためのものであり、図２（ｂ）では１枚のミラーとして図示されているが、実際はＸＹ２軸方向の走査を行うガルバノミラーである。レンズ２１７及び２１８のうち、レンズ２１７については光カプラー２１９に接続されているファイバー２２４から出射するＯＣＴ光源２２０からの光を、被検眼２００に焦点合わせするために不図示のモータによって駆動される。この焦点合わせによって、被検眼２００からの戻り光は同時にファイバー２２４の先端に、スポット状に結像されて入射されることとなる。次に、ＯＣＴ光源２２０からの光路と参照光学系、分光器の構成について説明する。２２０はＯＣＴ光源、２２１は参照ミラー、２２２は分散補償硝子、２２３はレンズ、２１９は光カプラー、２２４から２２７は光カプラーに接続されて一体化しているシングルモードの光ファイバー、２３０は分光器である。これらの構成によってマイケルソン干渉計を構成している。ＯＣＴ光源２２０から出射された光は、光ファイバー２２５を通じ、光カプラー２１９を介して光ファイバー２２４側の測定光と、光ファイバー２２６側の参照光とに分割される。測定光は前述のＯＣＴ光学系光路を通じ、観察対象である被検眼２００に照射され、被検眼２００による反射や散乱により同じ光路を通じて光カプラー２１９に到達する。一方、参照光は、光ファイバー２２６、レンズ２２３、測定光と参照光の波長分散を合わせるために挿入された分散補償ガラス２２２を介して参照ミラー２２１に到達し反射される。そして同じ光路を戻り、光カプラー２１９に到達する。光カプラー２１９によって、測定光と参照光は合波され干渉光となる。ここで、測定光の光路長と参照光の光路長がほぼ同一となったときに干渉を生じる。参照ミラー２２１は、不図示のモータおよび駆動機構によって光軸方向に調整可能に保持され、測定光の光路長に参照光の光路長を合わせることが可能である。干渉光は光ファイバー２２７を介して分光器２３０に導かれる。また、偏光調整部２２８、２２９は、各々光ファイバー２２４、２２６中に設けられ、偏光調整を行う。これらの偏光調整部は光ファイバーをループ状に引きまわした部分を幾つか持っている。このループ状の部分をファイバーの長手方向を中心として回転させることでファイバーに捩じりを加え、測定光と参照光の偏光状態を各々調整して合わせることができる。分光器２３０はレンズ２３２、２３４、回折格子２３３、ラインセンサ２３１から構成される。光ファイバー２２７から出射された干渉光はレンズ２３４を介して平行光となった後、回折格子２３３で分光され、レンズ２３２によってラインセンサ２３１に結像される。

次に、ＯＣＴ光源２２０の周辺について説明する。ＯＣＴ光源２２０は、代表的な低コヒーレント光源であるＳＬＤ（ＳｕｐｅｒＬｕｍｉｎｅｓｃｅｎｔＤｉｏｄｅ）である。中心波長は８５５ｎｍ、波長バンド幅は約１００ｎｍである。ここで、バンド幅は、得られる断層画像の光軸方向の分解能に影響するため、重要なパラメータである。光源の種類は、ここではＳＬＤを選択したが、低コヒーレント光が出射できればよく、ＡＳＥ（ＡｍｐｌｉｆｉｅｄＳｐｏｎｔａｎｅｏｕｓＥｍｉｓｓｉｏｎ）等を用いることができる。中心波長は眼を測定することを鑑みると近赤外光が適する。また、中心波長は得られる断層画像の横方向の分解能に影響するため、なるべく短波長であることが望ましい。双方の理由から中心波長は８５５ｎｍとした。

なお、本実施形態では干渉計としてマイケルソン干渉計を用いたが、マッハツェンダー干渉計を用いても良い。測定光と参照光との光量差に応じて、光量差が大きい場合にはマッハツェンダー干渉計を、光量差が比較的小さい場合にはマイケルソン干渉計を用いることが望ましい。

（画像処理装置の構成）
本実施形態の画像処理装置１０１の構成について図１を用いて説明する。画像処理装置１０１は断層画像撮影装置１００に接続されたパーソナルコンピュータ（ＰＣ）であり、画像取得部３０１、記憶部１０１－０２、撮影制御部１０１－０３、画像処理部１０１－０４、表示制御部１０１－０５、を備える。また、画像処理装置１０１は演算処理装置ＣＰＵが画像取得部３０１、撮影制御部１０１－０３、画像処理部１０１－０４および表示制御部１０１－０５を実現するソフトウェアモジュールを実行することで機能を実現する。本発明はこれに限定されず、例えば画像処理部１０１－０４をＡＳＩＣ等の専用のハードウェアで実現してもよいし、表示制御部１０１－０５をＣＰＵとは異なるＧＰＵ等の専用プロセッサを用いて実現してもよい。また断層画像撮影装置１００と画像処理装置１０１との接続はネットワークを介した構成であってもよい。

画像取得部３０１は、断層画像撮影装置１００により撮影されたＳＬＯ眼底像や断層画像の信号データを取得する。また、画像取得部３０１は断層画像生成部１０１―１１及びモーションコントラストデータ生成部１０１－１２を有する。断層画像生成部１０１―１１は断層画像撮影装置１００により撮影された断層画像の信号データ（干渉信号）を取得して信号処理により断層画像を生成し、生成した断層画像を記憶部１０１－０２に格納する。撮影制御部１０１－０３は、断層画像撮影装置１００に対する撮影制御を行う。撮影制御には、断層画像撮影装置１００に対して撮影パラメータの設定に関して指示することや、撮影の開始もしくは終了に関して指示することも含まれる。

画像処理部１０１－０４は、位置合わせ部１０１－４１、合成部１０１－４２、補正部１０１－４３、画像特徴取得部１０１－４４、投影部１０１－４５、解析範囲指定部７０１、解析方法選択部３０２、解析部３０３を有する。先に述べた画像取得部３０１及び合成部１０１－４２は、本発明に係る取得手段の一例である。合成部１０１－４２はモーションコントラストデータ生成部１０１－１２により生成された複数のモーションコントラストデータを位置合わせ部１０１－４１により得られた位置合わせパラメータに基づいて合成し、合成モーションコントラスト画像を生成する。補正部１０１－４３はモーションコントラスト画像内に生じるプロジェクションアーチファクトを２次元もしくは３次元的に抑制する処理を行う。画像特徴取得部１０１－４４は断層画像から網膜や脈絡膜の層境界、中心窩や視神経乳頭中心の位置を取得する。投影部１０１－４５は画像特徴取得部１０１－４４が取得した層境界の位置に基づく深度範囲でモーションコントラスト画像を投影し、正面モーションコントラスト画像を生成する。解析範囲指定部７０１は、正面モーションコントラスト画像における解析範囲を指定する。解析方法選択部３０２は、画像全体、または、各解析範囲における解析方法を指定（選択）する。なお、記憶部１０１－０２は、指定された解析範囲や解析方法をモーションコントラスト画像に対応づけて記憶することもできる。解析部３０３は、強調部１０１－４６１、抽出部１０１－４６２、計測部１０１－４６３、調整部１０１－４６４を有し、３次元もしくは正面モーションコントラスト画像から血管領域の抽出や計測処理を行う。ここで、解析部３０３は、眼部のモーションコントラスト画像の部分領域である第１の領域と第２の領域を解析する解析手段の一例である。また、第１の領域及び第２の領域は、モーションコントラスト画像に対する操作者からの指示に応じて選択された部分領域であることが好ましい。ここで、第１の領域及び第２の領域は、完全に重複する領域であっても良いし、互いに一部重複する領域であっても良い。また、第１の領域及び第２の領域は、完全に異なる領域であっても良い。この場合、第１の領域及び第２の領域は、互いに接する領域であっても良いし、完全に離間した領域であっても良い。なお、第１の領域及び第２の領域の選択方法については、解析範囲の指定方法として図９を用いて後述する。強調部１０１－４６１は血管領域もしくは血管のエッジを強調する処理を実行する。抽出部１０１－４６２は血管強調画像に基づいて血管領域を抽出する。また、計測部１０１－４６３は抽出された該血管領域や該血管領域を細線化することで取得した血管中心線データを用いて血管密度等の計測値を算出する。さらに、調整部１０１－４６４は強調部１０１－４６１が血管強調する際に用いる平滑化パラメータσの適用範囲を眼部上の位置に基づいて変更したり、抽出部１０１－４６２が血管領域を抽出する際の２値化法を２値化対象画像の輝度値に基づいて変更したりする。なお、本発明における画像処理装置１０１の構成としては、上述した全ての構成が必須ではなく、例えば、位置合わせ部１０１－４１、合成部１０１－４２、補正部１０１－４３等については省略しても良い。

また、表示制御部１０１－０５は、眼部のモーションコントラスト画像の部分領域である第１の領域を示す情報と第２の領域を示す情報とをモーションコントラスト画像に重畳した状態で表示部３０４に表示させる。また、表示制御部１０１－０５は、操作者からの第１の指示に応じて選択された少なくとも１つの解析の種類（例えば、第１の種類）を示す情報を用いて第１の領域が解析された結果を示す情報を表示部３０４に表示させる。また、表示制御部１０１－０５は、操作者からの第２の指示に応じて選択された少なくとも１つの解析の種類（例えば、第１の種類とは異なる第２の種類）を示す情報を用いて第２の領域が解析された結果を示す情報を表示部３０４に表示させる。これにより、操作者は診断等の目的に応じて選択した解析の種類に対応する解析結果の表示を行うことができる。このため、解析結果全てを単純に表示部に表示させることしかできない従来の構成とは異なり、眼部のモーションコントラスト画像の解析結果の表示について、操作者の利便性を向上することができる。

ここで、領域を示す情報は、モーションコントラスト画像上の部分領域が識別可能であればどのような表示であっても良い。例えば、領域の外縁を示す線や内側を示す色がモーションコントラスト正面画像上に重畳された状態であることが好ましい。また、解析の種類は、例えば、血管領域の面積に関する血管密度（ＶｅｓｓｅｌＡｒｅａＤｅｎｓｉｔｙ；ＶＡＤ）や血管長に関する血管密度（ＶｅｓｓｅｌＬｅｎｇｔｈＤｅｎｓｉｔｙ；ＶＬＤ）等である。なお、解析された結果を示す情報は、例えば、解析結果を示す値であり、選択された解析の種類の単位が識別可能な状態で表示させることが好ましい。

また、表示制御部１０１－０５は、第１の種類が選択された場合に、第１の種類を示す情報を用いて解析された結果を示す第１の画像に対して選択された第１の領域を示す情報を第１の画像に重畳した状態で表示部３０４に表示させる状況について考える。このとき、表示制御部１０１－０５は、第１の領域が解析された結果を示す情報を第１の画像が出力される表示領域に表示させることが好ましい。また、表示制御部１０１－０５は、第１の種類が選択された後に第２の種類が選択された場合に、表示領域において、第１の画像の表示を、第２の種類を示す情報を用いて解析された結果を示す第２の画像の表示に変更する制御を実行することが好ましい。また、表示制御部１０１－０５は、第２の画像に対して選択された第２の領域を示す情報を第２の画像に重畳した状態で表示部３０４に表示させるとともに、第２の領域が解析された結果を示す情報を表示領域に表示させることが好ましい。なお、解析された結果を示す画像（第１の画像、第２の画像）は、例えば、モーションコントラスト正面画像に対して解析された結果を示す２次元画像である。また、解析された結果を示す２次元画像は、例えば、ＶＡＤマップ、ＶＬＤマップ、ＶＡＤセクタマップ、ＶＬＤセクタマップ、また、これらの各解析マップがモーションコントラスト正面画像に重畳された画像がある。なお、これらの解析マップは、解析結果が識別可能であれば良く、例えば、解析結果に応じた色で表現された２次元画像であることが好ましい。また、互いに同じ種類の複数の解析マップが重畳された画像や、互いに同じ種類の複数の解析マップがモーションコントラスト正面画像に重畳された画像であっても良い。例えば、ＶＡＤセクタマップがＶＡＤマップに重畳された２次元画像、ＶＡＤセクタマップ及びＶＡＤマップがモーションコントラスト画像に重畳された２次元画像、ＶＬＤセクタマップがＶＬＤマップに重畳された２次元画像、ＶＬＤセクタマップ及びＶＬＤマップがモーションコントラスト画像に重畳された２次元画像がある。なお、解析部１０１－４６による解析を実行するタイミングは、操作者からの指示に応じて解析の種類が選択されたタイミングでも良いし、解析の種類が選択される前に想定される解析の種類に対応する解析を事前に完了させておいても良い。ここで、第１の画像の表示が第２の画像の表示に変更する制御が実行された状況について考える。このとき、表示制御部１０１－０５は、第１の領域を示す情報（または第１の領域が解析された結果を示す情報）を非表示に変更する制御を実行することが好ましい。これにより、第２の画像上には、第２の画像に対応する解析領域（または解析結果）を選択的に表示させることができる。このため、眼部のモーションコントラスト画像の解析結果の表示について、操作者の利便性を向上することができる。なお、表示制御部１０１－０５は、第１の領域を示す情報を第２の画像に重畳した状態で表示部３０４に表示させるようにしても良い。また、表示制御部１０１－０５は、第２の種類を示す情報を用いて第１の領域が解析された結果を示す情報を表示領域に表示させることが好ましい。また、表示制御部１０１－０５は、表示領域において、第１の種類を示す情報を用いて第１の領域が解析された結果を示す情報の表示を、第２の種類を示す情報を用いて第１の領域が解析された結果を示す情報の表示に変更する制御を実行しても良い。なお、解析の種類が選択された後に解析の領域が選択されるように構成される場合について述べたが、逆に、解析の領域が選択された後に解析の種類が選択されるように構成されても良い。

外部記憶部１０２は、被検眼の情報（患者の氏名、年齢、性別など）と、撮影した画像（断層画像及びＳＬＯ画像・ＯＣＴＡ画像）や合成画像、撮影パラメータ、血管領域や血管中心線の位置データ、計測値、操作者からの指示に応じて設定された解析範囲や解析方法等のパラメータを関連付けて保持している。入力部１０３は、例えば、マウス、キーボード、タッチ操作画面などであり、操作者は、入力部１０３を介して、画像処理装置１０１や断層画像撮影装置１００へ指示を行う。

次に、ＯＣＴ断層画像に基づいてモーションコントラスト画像を生成する方法について説明する。ここで、モーショントントラストとは、同一クラスタにおけるＯＣＴ断層画像の時間的な変化を可視化したものであり、時間的な変化とは血流を示している。

まず断層画像生成部１０１－１１は画像取得部３０１が取得した干渉信号に対して波数変換及び高速フーリエ変換（ＦＦＴ）、絶対値変換（振幅の取得）を行うことで１クラスタ分の断層画像を生成する。次に位置合わせ部１０１－４１は同一クラスタに属する断層画像同士を位置合わせし、重ねあわせ処理を行う。画像特徴取得部１０１－４４が該重ね合わせ断層画像から層境界データを取得する。本実施形態では層境界の取得法として可変形状モデルを用いるが、任意の公知の層境界取得手法を用いてよい。なお層境界の取得処理は必須ではなく、例えばモーションコントラスト画像の生成を３次元のみで行う場合や、深度方向に投影した２次元のモーションコントラスト画像を生成しない場合には層境界の取得処理は省略できる。モーションコントラストデータ生成部１０１－１２が同一クラスタ内の隣接する断層画像間でモーションコントラストを算出する。本実施形態では、モーションコントラストとして脱相関値Ｍｘｙを以下の式（１）に基づき求める。

ここで、Ａｘｙは断層画像データＡの位置（ｘ，ｙ）における（ＦＦＴ処理後の複素数データの）振幅、Ｂｘｙは断層データＢの同一位置（ｘ、ｙ）における振幅を示している。０≦Ｍｘｙ≦１であり、両振幅値の差異が大きいほど１に近い値をとる。式（１）のような脱相関演算処理を（同一クラスタに属する）任意の隣接する断層画像間で行い、得られた（１クラスタあたりの断層画像数－１）個のモーションコントラスト値の平均を画素値として持つ画像を最終的なモーションコントラスト画像として生成する。

なお、ここではＦＦＴ処理後の複素数データの振幅に基づいてモーションコントラストを計算したが、モーションコントラストの計算法は上記に限定されない。例えば複素数データの位相情報に基づいてモーションコントラストを計算してもよいし、振幅と位相の両方の情報に基づいてモーションコントラストを計算してもよい。あるいは、複素数データの実部や虚部に基づいてモーションコントラストを計算してもよい。

また、本実施形態ではモーションコントラストとして脱相関値を計算したが、モーションコントラストの計算法はこれに限定されない。例えば二つの値の差分に基づいてモーションコントラストを計算しても良いし、二つの値の比に基づいてモーションコントラストを計算してもよい。

さらに、上記では取得された複数の脱相関値の平均値を求めることで最終的なモーションコントラスト画像を得ているが、本発明はこれに限定されない。例えば取得された複数の脱相関値の中央値、あるいは最大値を画素値として持つ画像を最終的なモーションコントラスト画像として生成しても良い。また、繰り返しＯＣＴＡ撮影を通して得られたモーションコントラスト画像群を３次元的に位置合わせし、加算平均することで高コントラストな合成モーションコントラスト画像を生成しても良い。

合成部１０１－４２は、繰り返しＯＣＴＡ撮影を通して得られたモーションコントラスト画像群（図１４（ａ））を３次元的に位置合わせし、加算平均することで図１４（ｂ）に示すように高コントラストな合成モーションコントラスト画像を生成する。なお、合成処理は単純加算平均に限定されない。例えば各モーションコントラスト画像の輝度値に対して任意の重みづけをした上で平均した値でもよいし、中央値をはじめとする任意の統計値を算出してもよい。また位置合わせ処理を２次元的に行う場合も本発明に含まれる。

なお、合成部１０１－４２が合成処理に不適なモーションコントラスト画像が含まれているか否かを判定した上で、不適と判定したモーションコントラスト画像を除いて合成処理を行うよう構成してもよい。例えば、各モーションコントラスト画像に対して評価値（例えば脱相関値の平均値や、ｆＳＮＲ）が所定の範囲外である場合に、合成処理に不適と判定すればよい。

次に、モーションコントラスト画像内に生じるプロジェクションアーチファクトを３次元的に抑制する方法について説明する。ここで、プロジェクションアーチファクトは網膜表層血管内のモーションコントラストが深層側（網膜深層や網膜外層・脈絡膜）に映り込み、実際には血管の存在しない深層側の領域に高い脱相関値が生じる現象を指す。

図１４（ｃ）に、３次元ＯＣＴ断層画像上に３次元モーションコントラストデータを重畳表示した例を示す。網膜表層血管領域に対応する高い脱相関値を持つ領域２２０１の深層側（視細胞層）に、高い脱相関値を持つ領域２２０２が生じている。本来視細胞層に血管は存在しないにもかかわらず、網膜表層で生じている血管影の明滅が視細胞層に映り込み、視細胞層の輝度値が変化することでアーチファクト２２０２が生じる。

補正部１０１－４３は、３次元の合成モーションコントラスト画像上に生じたプロジェクションアーチファクト８０２を抑制する処理を実行する。任意の公知のプロジェクションアーチファクト抑制手法を用いてよいが、本実施形態ではＳｔｅｐ－ｄｏｗｎＥｘｐｏｎｅｎｔｉａｌＦｉｌｔｅｒｉｎｇを用いる。Ｓｔｅｐ－ｄｏｗｎＥｘｐｏｎｅｎｔｉａｌＦｉｌｔｅｒｉｎｇでは、３次元モーションコントラスト画像上の各Ａスキャンデータに対して式（２）で表される処理を実行することにより、プロジェクションアーチファクトを抑制する。

ここで、γは負の値を持つ減衰係数、Ｄ（ｘ，ｙ，ｚ）はプロジェクションアーチファクト抑制処理前の脱相関値、ＤＥ（ｘ，ｙ，ｚ）は該抑制処理後の脱相関値を表す。

図１４（ｄ）にプロジェクションアーチファクト抑制処理後の３次元合成モーションコントラストデータ（灰色）を断層画像上に重畳表示した例を示す。プロジェクションアーチファクト抑制処理前（図１４（ｃ））に視細胞層上に見られたアーチファクトが、該抑制処理によって除去されたことがわかる。

次に、本実施形態における血管領域の特定方法について説明する。解析部３０３は計測処理の前処理を行う。任意の公知の画像処理を前処理として適用できるが、本実施形態では、前処理として画像拡大及びモルフォロジー演算（トップハットフィルタ処理）を行う。トップハットフィルタを適用することにより、背景成分の輝度ムラを軽減できる。具体的には、合成モーションコントラスト画像の画素サイズが約３μｍになるように３次元Ｂｉｃｕｂｉｃ補間を用いて画像拡大し、球形の構造要素を用いてトップハットフィルタ処理を行うものとする。

解析部３０３が血管領域の特定処理を行う。本実施形態では、強調部１０１－４６１がヘシアンフィルタに基づく血管強調処理及びエッジ選択鮮鋭化処理を行う。次に抽出部１０１－４６２が２種類の血管強調画像を用いて２値化処理を行い、整形処理を行うことで血管領域を特定する。

本実施形態では、解析方法として、血管面積密度解析と血管長さ密度解析を定義する。血管面積密度（ＶＡＤ：ＶｅｓｓｅｌＡｒｅａＤｅｎｓｉｔｙ）とは、計測対象に含まれる血管領域の割合で定義される血管密度（単位：％）である。すなわち、ＶＡＤは、モーションコントラスト画像において特定される血管領域の面積に関する血管密度の一例である。また、血管長さ密度（ＶＬＤ：ＶｅｓｓｅｌＬｅｎｇｔｈＤｅｎｓｉｔｙ）とは、単位面積あたりに含まれる血管の長さの総和（単位：ｍｍ－１）で定義される血管密度である。すなわち、ＶＬＤは、モーションコントラスト画像において特定される血管領域の長さに関する血管密度の一例である。また、ＶＡＤやＶＬＤは、モーションコントラスト画像において特定される血管領域に関するパラメータの一例である。血管領域に関するパラメータとしては、血管領域の面積、血管長、血管の曲率等が含まれる。ここで、血管密度は血管の閉塞範囲や血管網の疎密の程度を定量化するための指標であり、血管面積密度解析が最もよく用いられている。ただし、血管面積密度解析では計測値に占める大血管領域の寄与分が大きくなるため、糖尿病網膜症のように毛細血管の病態に注目して計測したい場合には（より毛細血管の閉塞に敏感な指標として）血管長さ密度解析が用いられる。なお、解析の種類としては、血管領域に関するパラメータ以外にも、例えば、モーションコントラスト画像において特定される無血管領域（ＮｏｎＰｅｒｆｕｓｉｏｎＡｒｅａ；ＮＰＡ）に関するパラメータ等がある。無血管領域に関するパラメータとしては、無血管領域の面積や形状（長さや円形度）等が含まれる。これに限らず、例えば血管構造の複雑さを定量化するＦｒａｃｔａｌＤｉｍｅｎｓｉｏｎや、血管径の分布（血管の瘤や狭窄の分布）を表すＶｅｓｓｅｌＤｉａｍｅｔｅｒＩｎｄｅｘを計測してもよい。

本実施形態における装置構成を、図１を用いて説明する。画像取得部３０１は、解析の対象とする解析対象画像を取得し、解析対象画像を記憶部１０１－０２に記憶する。解析部３０３は、記憶部１０１－０２から取得した解析対象画像および、解析方法選択部３０２で選択した解析方法に基づいて解析結果を求め、解析結果を記憶部１０１－０２に記憶する。表示制御部１０１－０５は記憶部１０１－０２から解析対象画像と解析結果を取得し、表示部３０４に通知する。

本実施形態における処理の流れを図４のフローチャートを用いて説明する。Ｓ４０１において、ユーザは解析対象画像を選択する。Ｓ４０２において、ユーザは解析方法（血管面積密度解析、血管長さ密度解析、解析しない）を選択する。選択した解析方法が血管面積密度解析の場合、Ｓ４０３およびＳ４０４において、面積密度解析の解析結果を表示する。選択した解析方法が血管長さ密度解析の場合、Ｓ４０５およびＳ４０６において、血管長さ密度解析の解析結果を表示する。解析しないを選択した場合、解析を行わない。Ｓ４０７において、ユーザは解析方法を変更する場合にはＳ４０２からＳ４０７の処理を繰り返す。なお、解析対象画像は、画像取得部３０１により撮影した画像でも構わないし、予め外部記憶部１０２または記憶部１０１－０２に記憶させておいた画像でも構わない。また、本実施形態では画像の種類として、輝度Ｅｎｆａｃｅ画像やＯＣＴＡ画像、ＳＬＯ画像、眼底画像などの正面画像を想定しているが、断層画像などを対象とした構成にも適用可能である。

また、図５では本実施形態におけるユーザインターフェースの一例を示している。５０１で示す解析方法を切り替えることにより、５０２に表示する解析結果が変更される。図６（ａ）（ｂ）はそれぞれ５０２に表示する解析結果の一例を示している。また、図６（ａ）（ｂ）が示す値は画像全体に対して血管面積密度解析により解析した値である。５０１で解析方法として血管面積密度を選択したとき、５０２に表示する解析結果は、図６（ａ）で示すように解析対象画像と解析結果を合成した合成画像として表示してもよいし、図６（ｂ）で示すように解析対象画像とは別に数値やグラフやカラーマップなどを用いて表示してもよい。また、５０１で解析方法として血管長さ密度を選択したとき、５０２に表示する解析結果は血管長さ密度解析により解析した解析結果に切り替える。血管長さ密度解析の解析結果を表示する際、図６（ａ）（ｂ）と同等の表示方法でもよいし、例えば解析時の中間画像である細線化した血管画像と解析結果を合成して表示するなどしてしてもよい。

また、以降で解析結果として紹介する全ての図は５０２に適用可能である。なお、解析対象画像は撮影画像に限らず、事前に記憶しておいた画像でも構わない。また、ユーザが解析方法を選択する構成としたが、これに限定されない。例えば、解析対象画像が乳頭周辺である場合には血管長さ密度解析を選択し、黄斑周辺である場合には血管面積密度解析を自動的に選択するなど、解析対象画像の撮影部位や画像の種類に応じて解析方法を自動的に選択してもよい。

本実施形態では、選択した解析方法に基づいて画像全体の解析を行う例を説明した。本実施形態の構成の一部を変更し、解析方法ごとに解析範囲を指定して解析結果を表示する変形例について、図１を用いて説明する。画像の解析を行う際に、画像全体ではなく、黄斑や視神経乳頭などの部位を含む範囲や、病変部などの特徴的な範囲を解析したい場合がある。このとき、解析範囲を指定して解析を行うことで、局所的な解析が可能となる。解析範囲指定部７０１は、解析対象画像における解析範囲を指定し、記憶部１０１－０２に通知し、記憶部１０１－０２は解析範囲と解析方法の組合せを記憶する。解析部３０３は、記憶部１０１－０２から取得した解析対象画像、解析方法に加え、解析範囲と解析方法の組合せに基づいて解析結果を求める。

本変形例における処理の流れを図８のフローチャートと図７のユーザインターフェースを用いて説明する。

Ｓ４０１からＳ４０６において、解析方法５０１で選択した解析方法に基づく解析結果を５０２に表示し、Ｓ４０７において、必要に応じて解析方法５０１を変更する。本変形例では、Ｓ４０４およびＳ４０６後のＳ８０１において、解析範囲を追加または変更する場合、Ｓ８０２において、任意の位置に解析範囲９０１を指定する。Ｓ８０３において、指定した解析範囲と解析方法５０１で選択中の解析方法の組み合わせを解析設定として記憶する。その後、Ｓ４０４およびＳ４０６において、各解析方法に対応した解析範囲の解析結果を５０２に表示する。

具体的には、図７では、解析方法５０１で血管面積密度解析を選択した状態で解析範囲９０１を指定したときの例である。このとき、解析範囲９０１は血管面積密度解析と組み合わせて解析設定として記憶される。また、図１１は、図７の状態から解析方法５０１を血管長さ密度に切り替えて解析範囲９０２を指定したときの例である。このとき、解析範囲９０２は血管長さ密度解析と組み合わせて解析設定として記憶される。このとき、血管面積密度で指定した解析範囲９０１－２は表示されない。逆に、解析範囲５０１を血管面積密度に切り替えた場合、血管長さ密度で指定した解析範囲９０２は表示されない。なお、９０１－２は解析範囲と設定していることが分かるように薄く表示しても良いし、全く表示しない構成としても良い。

なお、図９（ａ）（ｂ）は各解析方法で複数の解析範囲を指定した例であり、解析範囲９０３のように各解析方法で同じ解析範囲を指定してもよい。このとき、Ｓ４０２において、解析方法５０１で血管面積密度を選択した場合、図９（ａ）が解析結果５０２に表示され、解析方法５０１で血管長さ密度を選択した場合、図９（ｂ）が解析結果５０２に表示される。また、解析方法５０１で「なし」を選択した場合、全ての解析結果を表示しないようにしてもよいし、逆に図９（ｃ）で示すように、全ての解析結果を表示してもよい。また、解析範囲の指定方法はマウスを用いて解析対象画像上にフリーハンドで閉領域を描いて指定してもよいし、複数の点を指定してそれらを繋ぐ直線やベジェ曲線を用いて指定してもよい。また、円やグリッド（セクタ）などあらかじめ用意した形状を変形および移動することにより指定しても良い。また、指定する解析範囲は２次元平面に限定されない。解析方法の種類によっては直線や３次元ボリュームで解析範囲を指定してもよい。また、本実施形態および変形例ではユーザが解析範囲および解析方法を指定する構成としたが、これに限定されない。例えば、図１０で示すように各解析対象画像において視神経乳頭（図１０（ａ））や黄斑（図１０（ｂ））などの構造的な部位や、網膜が菲薄化している部分、手術痕や病変箇所などを検出し、それらを覆う範囲や周囲をグリッド分割した範囲（複数の領域に区分けされているセクタの少なくとも１つの領域）を自動的に解析範囲として設定してもよい。また、本実施形態および変形例では血管面積密度解析と血管長さ密度解析を例に挙げて説明したが、別の解析方法を追加しても構わない。上記の方法により、複数の解析方法により求めた解析結果を、解析方法ごとに観察に適した表示を行うことができ、非常に好ましい結果となった。

（第２実施形態）
第１実施形態では、解析方法ごとに解析範囲を指定して解析結果を表示する例を説明した。本実施形態では、第１実施形態に示す構成の一部を変更し、第１実施形態とは逆に解析範囲ごとに解析方法を指定して解析結果を表示する例を説明する。目的および結果は第１実施形態と概ね同じであるが、本実施形態では１つの解析範囲に複数の解析方法を対応付けることができる。本実施形態における装置構成を、図１を用いて説明する。解析方法選択部３０２は、解析範囲指定部７０１で指定した各解析範囲に対して解析方法を指定し、記憶部１０１－０２に通知する。

本実施形態における処理の流れを図１２のフローチャートを用いて、第１実施形態のフローチャート（図４）との差分について説明する。Ｓ４０１で解析対象画像を選択後、Ｓ８０１において、解析範囲の追加または変更する場合、Ｓ８０２において、解析範囲を指定する。Ｓ１２０１において、解析範囲の解析方法を指定する。Ｓ８０３において、解析範囲と解析方法の組み合わせを解析設定として記憶する。その後、Ｓ４０２において解析方法を選択し、Ｓ４０３からＳ４０７において、選択した解析方法の解析結果を表示する。具体的には、図１３のユーザインターフェースおよび図９の解析結果を用いて説明する。Ｓ８０２において、解析方法５０１の選択に関わらず、解析範囲９０１、９０２、９０３を指定する。Ｓ１２０１において、各解析範囲に解析方法を関連付ける。ここでは、解析範囲ごとに血管面積密度と血管長さ密度のチェックボックスを持っており、対象とする解析方法にチェックを入れる構成にしている。解析範囲９０１は血管面積密度解析のみ、解析範囲９０２は血管長さ密度解析、解析範囲９０３は血管面積密度解析および血管長さ密度解析を関連付けている。このとき、Ｓ４０２において、解析方法５０１で血管面積密度を選択した場合、図９（ａ）が解析結果５０２に表示され、解析方法５０１で血管長さ密度を選択した場合、図９（ｂ）が解析結果５０２に表示される。また、解析方法５０１で「なし」を選択した場合、全ての解析結果を表示しないようにしてもよいし、逆に図９（ｃ）で示すように、全ての解析結果を表示してもよい。

ここで、第１実施形態と本実施形態との差分は、解析方法選択後に解析範囲を設定する（第１実施形態）か、解析範囲選択後に解析方法を選択する（本実施形態）かの違いである。もちろん本実施形態において、第１実施形態の構成と組み合わせて、解析方法選択後に解析範囲の追加および変更が可能な構成としてもよい。なお、指定した解析範囲に基づいて自動的に解析方法を選択する構成にしても良い。例えば、図１５（ａ）で示すように解析範囲が視神経乳頭周辺の場合、自動的に血管長さ密度解析を選択し、図１５（ｂ）で示すように解析範囲が黄斑周辺の場合、自動的に血管面積密度解析を選択するなどしてもよい。上記の方法により、複数の解析方法により求めた解析結果を、解析方法ごとに観察に適した表示を行うことができ、非常に好ましい結果となった。

（第３実施形態）
画像の解析を行う際に、特定の解析方法だけではなく、複数の解析方法が混在した状態で解析結果を確認したい場合がある。例えば、ある解析範囲Ａを血管面積密度解析で、別のある解析範囲Ｂを血管長さ密度解析で同時に表示したい場合などがこれに当たる。本実施形態では、解析対象画像内に複数の解析範囲が存在する場合や、１つの解析範囲に複数の解析方法が対応付いている場合の表示方法のバリエーションについて説明する。

図１６は、任意のタイミングで解析結果の表示非表示を切り替えるユーザインターフェースの一例を示している。各解析結果の表示・非表示の表示設定１６０１を切り替えるユーザインターフェースを用意し、表示設定１６０１にしたがって解析結果を表示する構成としてもよい。これにより、複数の解析方法による解析結果を任意のタイミングで切り替えて確認することができる。また、各表示設定の初期値は解析方法に応じて決定するとよい。例えば、解析方法５０１に血管面積密度解析を選択した場合、表示設定１６０１は血管面積密度を表示、血管長さ密度を非表示とし、解析方法５０１に血管長さ密度解析を選択した場合、表示設定１６０１は血管面積密度を非表示、血管長さ密度を表示となるように設定するとよい。

また、図１７は、１つの解析範囲に複数の解析方法が対応付けられている場合の解析結果の表示例である。図１７で示すように各解析方法による解析結果を併記して表示してもよい。このとき、各解析結果がどの解析方法によるものなのかを識別しやすいように、例えば血管面積密度解析の解析結果に■、血管長さ密度解析の解析結果に★など、解析方法ごとに記号などの識別子を付与してもよい。また、選択している解析方法による解析結果には太字や色付けなど強調表示するようにしてもよい。また、一定時間ごとに解析結果を切り替えて表示してもよい。また、解析範囲ごとにどの解析結果を表示するかを選択したり、表示非表示を切り替えられるようにしてもよい。また、図１８は、図１７を表にした例である。解析結果として、図１７のような表を表示してもよい。また、グラフやその他の形式に変換したものを解析結果として表示してもよい。上記の方法により、複数の解析方法により求めた解析結果を、解析方法ごとに観察に適した表示を行うことができ、非常に好ましい結果となった。

（変形例）
上記実施形態の変形例の一つとして、上記実施形態に係る画像処理装置の一つが、被検眼のフォローアップ（経過観察）の機能を含むことが好ましい。例えば、表示制御部１０１－０５が、異なる日に行われた複数の検査に対応する複数のモーションコントラスト画像を並べて表示部３０４に表示させることが好ましい。また、表示制御部１０１－０５は、異なる日に行われた複数の検査に対応する複数の解析マップ（解析された結果を示す画像）を並べて表示部３０４に表示させても良い。すなわち、表示制御部１０１－０５が、異なる日に行われた複数の検査に対応する複数の２次元画像（複数のモーションコントラスト正面画像や複数の解析マップ）を並べて表示部３０４に表示させることができれば良い。なお、複数の解析マップとしては、同種の解析方法（解析の種類）で解析された解析マップが選択されることが好ましい。また、表示部３０４に表示させる複数の２次元画像に対応する複数の検査が、操作者の指示に応じて選択されるように構成されても良い。また、表示制御部１０１－０５は、操作者の指示に応じて複数の検査それぞれに対して選択された少なくとも１つの解析領域（例えば、部分領域である第１の領域や第２の領域）が重畳された状態で、複数の２次元画像を表示部３０４させても良い。また、基準となる検査に関する設定が操作者の指示に応じて選択（変更）された場合に、他の検査に関する設定が同時に（連動して）選択（変更）されることが好ましい。例えば、表示制御部１０１－０５は、操作者の指示に応じて選択された基準となる検査に対して選択された少なくとも１つの解析領域を、他の検査に対して適用するように構成されても良い。すなわち、基準となる検査に対応する２次元画像上での解析領域の位置が、他の検査に対応する２次元画像上の対応する位置に反映するように構成されても良い。なお、解析領域は、操作者の指示に応じて、２次元画像に対して手動で設定された領域であっても良いし、複数の領域に区分けされているセクタから選択された少なくとも１つの領域であっても良いし、２次元画像に対してセクタを移動することにより選択される領域（更新される領域）であっても良い。また、変更される設定は、解析領域以外にも解析方法（解析の種類）であっても良い。また、表示制御部１０１－０５は、複数の解析マップの表示を、異なる解析の種類の複数の解析マップの表示に連動して変更する制御を実行しても良い。このとき、表示制御部１０１－０５は、複数の解析マップに重畳表示される解析領域を示す情報（または解析された結果を示す情報）を連動して非表示に変更する制御を実行しても良い。また、表示制御部１０１－０５は、複数の検査に対応する解析結果の時系列データを表示部３０４に表示させても良い。ここで、時系列データは、例えば、時系列グラフであるが、時間に沿って表現されたもの（数値や図表）であれば何でも良い。また、表示制御部１０１－０５は、複数の解析領域の解析結果の比率や差を示す統合解析結果の時系列データを表示部３０４に表示させても良い。これらにより、例えば、医者等の操作者は、被検眼のフォローアップ（経過観察）を効率的に行うことができる。

（その他の実施形態）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。

Claims

操作者からの指示に応じて、第１の種類の解析または第２の種類の解析を選択する選択手段と、
操作者からの指示に応じて、眼部のモーションコントラスト画像の部分領域である第１の領域と第２の領域を設定する設定手段と、
前記設定された第１の領域及び第２の領域を解析する解析手段と、
前記設定された第１の領域と前記第２の領域を前記モーションコントラスト画像に重畳した状態で表示手段に表示させるとともに、前記第１の種類の解析により前記第１の領域が解析された結果と、前記第２の種類の解析により前記第２の領域が解析された結果を前記表示手段に表示させる表示制御手段と、を有し、
前記表示制御手段は、前記第１の種類の解析が選択された場合に、前記第１の種類の解析による解析の結果を、前記モーションコントラスト画像に重畳した状態の前記第１の領域に表示させるとともに、前記第１の種類を示す情報を表示させることを特徴とをする画像処理装置。
前記解析手段は、操作者の指示に応じて選択された、前記第１の種類の解析とは異なる第２の種類の解析により前記モーションコントラスト画像を解析し、
前記表示制御手段は、前記第１の種類の解析が選択された後に前記第２の種類の解析が選択された場合に、前記表示領域において、前記第１の種類の解析により解析された結果の表示を、前記第２の種類の解析により解析された結果の表示に変更する制御を実行することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
前記表示制御手段は、前記モーションコントラスト画像に前記第２の領域を重畳した画像を前記表示手段に表示させるとともに、前記第２の領域が解析された結果を表示させることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
前記表示制御手段は、前記表示を変更する制御が実行された場合に、前記第１の領域を非表示に変更する制御を実行することを特徴とする請求項２または３に記載の画像処理装置。
前記表示制御手段は、前記表示を変更する制御が実行された場合に、前記第２の領域を前記モーションコントラスト画像に重畳した画像を表示させることを特徴とする請求項２または３に記載の画像処理装置。
前記表示制御手段は、前記第２の種類の解析により前記第２の領域が解析された結果を表示させることを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
前記表示制御手段は、前記第１の種類の解析により前記第１の領域が解析された結果の表示を、前記第２の種類の解析により前記第２の領域が解析された結果の表示に変更する制御を実行することを特徴とする請求項５または６に記載の画像処理装置。
前記表示制御手段は、前記モーションコントラスト画像の２次元画像であって、異なる日に行われた複数の検査に対応する複数の２次元画像を並べて前記表示手段に表示させ、
操作者の指示に応じて選択された基準となる検査に対して選択された前記部分領域を、他の検査に対して適用するように構成されることを特徴とする請求項２乃至７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
前記基準となる検査に関する設定が操作者の指示に応じて変更された場合に、他の検査に関する設定が同時に変更されることを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
前記表示制御手段は、前記部分領域が解析された結果の時系列データを前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項８または９に記載の画像処理装置。
前記モーションコントラスト画像に対して前記部分領域が選択された後に、前記第１の種類の解析及び前記第２の種類の解析により前記部分領域を解析するため、前記第１の種類の解析及び前記第２の種類の解析の１つが選択されるように構成されることを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の画像処理装置。
前記第１の種類と前記第２の種類は、前記モーションコントラスト画像において特定される血管領域に関するパラメータを少なくとも含む複数の種類のいずれかであることを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の画像処理装置。
前記第１の種類と前記第２の種類は、前記モーションコントラスト画像において特定される血管領域の面積に関する血管密度と、前記血管領域の長さに関する血管密度とを少なくとも含む複数の種類のいずれかであることを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の画像処理装置。
前記第１の種類と前記第２の種類は、前記モーションコントラスト画像において特定される無血管領域に関するパラメータを少なくとも含む複数の種類のいずれかであることを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
第１の種類の解析または第２の種類の解析を選択する工程と、
眼部のモーションコントラスト画像の部分領域である第１の領域と第２の領域を設定する工程と、
前記設定された第１の領域及び第２の領域を解析する工程と、
前記設定された第１の領域と前記設定された第２の領域を前記モーションコントラスト画像に重畳した状態で表示手段に表示させるとともに、前記第１の種類の解析により前記第１の領域が解析された結果と、前記第２の種類の解析により前記第２の領域が解析された結果とを前記表示手段に表示させる制御工程と、を有し、
前記制御工程において、前記第１の種類の解析が選択された場合に、前記第１の種類の解析による解析の結果を、前記モーションコントラスト画像に重畳した状態の前記第１の領域に表示させるとともに、前記第１の種類を示す情報を表示させすることを特徴とする画像処理方法。
請求項１５に記載の画像処理方法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。