JP2019154717A - 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 血管領域を特定する精度を向上させる。【解決手段】 画像処理装置は、眼底の同一位置を示す複数のモーションコントラスト画像を合成することで得られた合成画像に対して線状構造を強調する処理を行うことで強調画像を取得し、前記合成画像に対して鮮鋭化処理を行うことで鮮鋭化画像を取得する取得手段と、前記強調画像の２値化画像と前記鮮鋭化画像の２値化画像とに基づいて血管領域を特定する特定手段と、を備える。【選択図】 図５

Description

本明細書の開示は、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；Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）を用いて非侵襲に眼底血管を３次元で描出するＯＣＴ Ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ（以下、ＯＣＴＡと表記）が用いられるようになってきている。

非特許文献１は、ヘシアンフィルタによる強調画像に基づく２値画像とＯＣＴＡ画像の２値画像との論理積演算により血管領域を特定し、血管密度を計測する技術について開示している。

Ｋｉｍ ｅｔ ａｌ．；"Ｑｕａｎｔｉｆｙｉｎｇ Ｍｉｃｒｏｖａｓｃｕｌａｒ Ｄｅｎｓｉｔｙ ａｎｄ Ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ ｉｎ Ｄｉａｂｅｔｉｃ Ｒｅｔｉｎｏｐａｔｈｙ Ｕｓｉｎｇ Ｓｐｅｃｔｒａｌ−Ｄｏｍａｉｎ Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ Ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ"，ＩＯＶＳ，５７（９），ＯＣＴ３６２−ＯＣＴ３７０，２０１６

しかしながら、血管領域の特定精度は十分ではなく更なる精度向上が求められている。

本明細書の開示は、血管領域の特定精度を向上させることを目的の１つとする。

なお、前記目的に限らず、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明細書の開示の他の目的の１つとして位置付けることができる。

本明細書に開示の画像処理装置は、眼底の同一位置を示す複数のモーションコントラスト画像を合成することで得られた合成画像に対して線状構造を強調する処理を行うことで強調画像を取得し、前記合成画像に対して鮮鋭化処理を行うことで鮮鋭化画像を取得する取得手段と、前記強調画像の２値化画像と前記鮮鋭化画像の２値化画像とに基づいて血管領域を特定する特定手段と、を備える。

本明細書の開示によれば、血管領域を特定する精度を向上させることができる。

実施形態に係る画像処理装置の構成の一例を示すブロック図である。 実施形態に係る画像処理システムの一例や、該画像処理システムを構成する断層画像撮影装置に含まれる測定光学系の一例を説明する図である。 実施形態に係る画像処理システムが実行可能な処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態におけるＯＣＴＡ撮影の走査方法の一例を説明する図である。 実施形態のＳ３０７で実行される処理の一例を説明する図である。 実施形態のＳ３０８で実行される処理の一例を説明する図である。 実施形態において表示手段に表示する撮影画面の一例を説明する図である。 実施形態のＳ３０４における画像処理内容の一例及びＳ３０５において表示手段に表示するレポート画面の一例を説明する図である。 実施形態において表示手段に表示する計測操作画面の一例とＳ３１０において表示する計測レポート画面の一例を説明する図である。 実施形態において特定された血管領域をユーザが手動修正する場合の操作手順の一例と実行される画像処理内容の一例を説明する図である。

［実施形態］
非特許文献１の方法を視神経乳頭部や広い無血管領域を含むＯＣＴＡ画像に対して適用すると、以下の（１）〜（４）に示すような課題があった。
（１）ＯＣＴＡ画像の２値画像との論理積演算を行っても、該演算後の２値画像に含まれる血管領域がＯＣＴＡ画像に含まれる血管領域よりも少し太めになる場合がある
（２）ヘシアンフィルタによる強調画像の平均値を閾値として２値化する場合、視神経乳頭部では大血管の高輝度領域の影響を受けて閾値が高くなり、毛細血管の抽出不足が生じやすい
（３）視神経乳頭部のＯＣＴＡ画像を局所閾値（中央値）で２値化する場合、大血管領域に対して閾値が高くなりすぎ、２値画像上の大血管領域内に多数の未抽出領域が生じる
（４）ユーザが無血管領域内で局所領域を複数手動で指定し、該指定した領域における輝度統計値に基づいてあらかじめ所定値未満の画素値を０にしておく必要がある。もしこのような処理を実施しない場合、網膜の深層や外層のように画像中に広い無血管領域がある状態で局所閾値（中央値）により２値化すると、局所領域内のヒストグラムの上位５０％に含まれる輝度値の画素が血管領域と判定され、多数の誤抽出領域が生じる。

本実施形態では上記の課題を解決することを目的の一つとする。

本実施形態に係る画像処理装置は、重ね合わせＯＣＴＡ画像（複数のＯＣＴＡ画像の合成画像）から生成した網膜表層及び網膜深層の正面モーションコントラスト画像に対して例えば２種類の強調処理を行う。該強調画像の輝度値に応じて該２種類の強調画像の２値化法を変更して血管領域を特定し、正確に血管密度を計測する場合について説明する。

以下、図面を参照しながら、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１０４と接続されることにより構成されている。なお、入力部１０３はタッチパネルであってもよく、この場合入力部１０３は表示部１０４と一体として構成される。また、画像処理装置１０１は断層画像撮影装置１００の内部に備えれることとしてもよい。

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（Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ｄｏｍａｉｎ）−ＯＣＴを用いるものとする。これに限らず、例えばＳＳ（Ｓｗｅｐｔ Ｓｏｕｒｃｅ）−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（Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｌａｓｅｒ Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｈｙ）眼底像、断層画像を取得するための光学系である。なお、眼底像を取得するための光学系はＳＬＯ光学系に限定されるものではなく、眼底カメラであってもよい。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１０４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（Ａｖａｌａｎｃｈｅ Ｐｈｏｔｏｄｉｏｄｅ）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。なお、スキャナの構成は上記の例に限定されるものではなく、例えばＸスキャナもガルバノミラーによって構成されることとしてもよい。

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は例えば７８０ｎｍ付近の波長の光を発生する。なお、本明細書において波長等の数値は例示であり他の数値に変更してもよい。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（Ｓｕｐｅｒ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｔ Ｄｉｏｄｅ）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（Ａｍｐｌｉｆｉｅｄ Ｓｐｏｎｔａｎｅｏｕｓ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ）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。

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１０１−０１、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１０１−０１、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。例えば、画像処理装置１０１が備えるＣＰＵ等のプロセッサがメモリを含む記憶部１０１−０２に記憶されたプログラムを実行することで、画像取得部１０１−０１、撮影制御部１０１−０３、画像処理部１０１−０４および表示制御部１０１−０５として機能する。なお、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１０１−０１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１０１−０１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。モーションコントラストデータ生成部１０１−１２は、複数の断層画像（断層データ）からモーションコントラストデータを生成する。

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、解析部１０１−４６を有する。先に述べた画像取得部１０１−０１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（プロジェクションアーチファクトについてはＳ３０４で説明する）。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（（ＯＣＴＡのＥｎＦａｃｅ画像））を生成する。解析部１０１−４６は強調部１０１−４６１、抽出部１０１−４６２、計測部１０１−４６３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。すなわち、解析部１０１−４６は、２次元のモーションコントラスト画像から血管領域の抽出等を行う。強調部１０１−４６１は正面モーションコントラスト画像に対して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ことで、血管強調画像を生成する。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、変更部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。

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、操作者が設定した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、図３を参照して本実施形態の画像処理装置１０１の処理手順を示す。図３は、本実施形態における本システム全体の動作処理の流れを示すフローチャートである。

＜ステップ３０１＞
操作者は入力部１０３を操作することにより、断層画像撮影装置１００に対して指示するＯＣＴＡ画像の撮影条件を設定する。撮影条件の具体例を（１）〜（７）に示す。なお、以下に示す撮影条件は一例であり適宜変更可能である。
（１）検査セットの選択もしくは登録
（２）選択した検査セットにおけるスキャンモードの選択もしくは追加
（３）スキャンモードに対応する撮影パラメータ設定
の手順からなり、本実施形態では以下のように設定してＳ３０２において適宜休憩を挟みながら（同一撮像条件の）ＯＣＴＡ撮影を所定の回数だけ繰り返し実行する。
（１）Ｍａｃｕｌａｒ Ｄｉｓｅａｓｅ検査セットを登録
（２）ＯＣＴＡスキャンモードを選択
（３）以下の撮影パラメータを設定
（３−１）走査パターン：Ｓｍａｌｌ Ｓｑｕａｒｅ
（３−２）走査領域サイズ：３ｘ３ｍｍ
（３−３）主走査方向：水平方向
（３−４）走査間隔：０．０１ｍｍ
（３−５）固視灯位置：中心窩
（３−７）１クラスタあたりのＢスキャン数：４
（３−６）コヒーレンスゲート位置：硝子体側
（３−７）既定表示レポート種別：単検査用レポート
また、上記（３−７）に記載されているクラスタとはモーションコントラスト画像を生成する単位である。ＯＣＴＡ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と呼ぶ。なお、異なるクラスタ間の断層画像を用いて脱相関は計算しない。また、瞬き等で再走査を行う単位はクラスタ単位である。モーションコントラストデータ生成部１０１−１２は、クラスタ単位でモーションコントラストデータを生成する。１クラスタあたりの断層画像数（同一位置での走査回数）を増やすと、モーションコントラストデータから得られる画像であるＯＣＴＡ画像のコントラストが向上する。なお、本明細書における同一位置とは完全に同一な位置となる場合および被検眼の動きおよび追尾機能の不完全さにより完全に同一な眼底の位置とはならず略同一位置となる場合を含むものである。

なお、検査セットとは検査目的別に設定した（スキャンモードを含む）撮像手順や、各スキャンモードで取得したＯＣＴ画像やＯＣＴＡ画像の既定の表示法を指す。

これにより、黄斑疾患眼向けの設定がなされたＯＣＴＡスキャンモードを含む検査セットが「Ｍａｃｕｌａｒ Ｄｉｓｅａｓｅ」という名前で登録される。登録された検査セットは外部記憶部１０２に記憶される。

本実施形態においては、図７の撮影画面７１０に示すように、検査セットとして「Ｍａｕｃｕｌａｒ Ｄｉｓｅａｓｅ」（７１１）、スキャンモードとして「ＯＣＴＡ」モード７１２を選択する。

＜ステップ３０２＞
操作者は入力部１０３を操作して図７に示す撮影画面７１０中の撮影開始（Ｃａｐｔｕｒｅ）ボタン７１３を押下することにより、Ｓ３０１で指定した撮影条件による繰り返しＯＣＴＡ撮影を開始する。ここで、図４は走査パターンの一例を示す図である。図４では主走査方向が水平（ｘ軸）方向で、副走査（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。

撮影制御部１０１−０３は断層画像撮影装置１００に対してＳ３０１で操作者が指示した設定に基づいて繰り返しＯＣＴＡ撮影を実施することを指示する。し、断層画像撮影装置１００は、撮影制御部１０１−０３による指示に対応するＯＣＴ断層画像を取得する。

なお、本実施形態では本ステップにおける繰り返し撮像回数を３回とする。これに限らず、繰り返し撮像回数は任意の回数に設定してよい。また、本発明は繰り返し撮影間の撮影時間間隔が各繰り返し撮影内の断層像の撮影時間間隔よりも長い場合に限定されるものではなく、両者が略同一である場合も本発明に含まれる。

また断層画像撮影装置１００はＳＬＯ画像の取得も行い、ＳＬＯ動画像に基づく追尾処理を実行する。本実施形態において繰り返しＯＣＴＡ撮影における追尾処理に用いる基準ＳＬＯ画像は複数回行われるＯＣＴＡ撮影のうち１回目のＯＣＴＡ撮影において設定した基準ＳＬＯ画像とし、全ての繰り返しＯＣＴＡ撮影において共通の基準ＳＬＯ画像を用いる。

またＯＣＴＡ繰り返し撮影中は、Ｓ３０１で設定した撮影条件に加えて「左右眼の選択」および「追尾処理の実行有無」
についても繰り返しＯＣＴＡ撮影の中で同じ設定値を用いる（変更しない）ものとする。

＜ステップ３０３＞
画像取得部１０１−０１及び画像処理部１０１−０４は、Ｓ３０２で取得された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。

まず断層画像生成部１０１−１１は画像取得部１０１−０１が取得した干渉信号に対して例えば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（加算平均処理）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次元のみで行い、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。モーションコントラストデータ生成部１０１−１２は、式（１）のような脱相関演算処理を（同一クラスタに属する）任意の時間的に隣接する断層画像間で行う。モーションコントラストデータ生成部１０１−１２は、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、モーションコントラストデータ生成部１０１−１２は、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。

＜ステップ３０４＞
画像処理部１０１−０４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を３次元的に位置合わせし、加算平均する。複数のクラスタから得られた複数のモーションコントラスト画像の加算平均を行うことで図８（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。図８（ａ）は、図８（ｂ）との対比のため１つのクラスタから得られるモーションコントラスト画像を示している。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ＥｎＦａｃｅ画像の状態で行う場合、すなわち位置合わせ処理を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。

本実施形態では合成部１０１−４２がモーションコントラスト画像を３次元的に合成した後、補正部１０１−４３が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次元的に抑制する処理を行う。

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８（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８０１の深層側（視細胞層）に、高い脱相関値を持つ領域８０２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８０２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−ｄｏｗｎ Ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇを用いる。Ｓｔｅｐ−ｄｏｗｎ Ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ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、Ｄ_Ｅ（ｘ，ｙ，ｚ）は該抑制処理後の脱相関値を表す。

図８（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８（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、投影部１０１−４５はＳ３０３で画像特徴取得部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。任意の深度範囲で投影してよいが、本実施形態においては網膜表層及び網膜深層の深度範囲で２種類の正面合成モーションコントラスト画像を生成する。また、投影部１０１−４５は、投影法としては最大値投影（ＭＩＰ； Ｍａｘｉｍｕｍ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）・平均値投影（ＡＩＰ； Ａｖｅｒａｇｅ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）のいずれかを選択でき、本実施形態では最大値投影で投影するものとする。

最後に、画像処理装置１０１は取得した画像群（ＳＬＯ画像や断層画像）と該画像群の撮影条件データや、生成した３次元及び正面モーションコントラスト画像と付随する生成条件データを検査日時、披検眼を同定する情報と関連付けて外部記憶部１０２へ保存する。

＜ステップ３０５＞
表示制御部１０１−０５は、Ｓ３０３で生成した断層画像や、Ｓ３０４で合成した３次元及び正面モーションコントラスト画像、撮影条件や合成条件に関する情報を表示部１０４に表示させる。

図８（ｅ）にレポート画面８０３の例を示す。本実施形態ではＳＬＯ画像及び断層画像、Ｓ３０４で合成及び投影することにより生成した異なる深度範囲の正面モーションコントラスト画像、対応する正面ＯＣＴ画像を表示する。図８（ｅ）では上段に網膜表層、下段に網膜深層を各々投影深度範囲として生成した正面モーションコントラスト画像を表示している。

なお、表示部１０４に表示するモーションコントラスト画像は正面モーションコントラスト画像に限定されるものではなく、３次元的にレンダリングした３次元モーションコントラスト画像を表示してもよい。

正面モーションコントラスト画像の投影範囲はリストボックスに表示された既定の深度範囲セット（８０５及び８０９）から操作者が選択することで変更できる。図８（ｅ）の例では、リストボックス８０５では網膜表層が選択され、リストボックス８０９では網膜深層が選択されている。８０４は網膜表層のＥｎＦａｃｅ画像、８０８は網膜深層のＥｎＦａｃｅ画像である。また、投影範囲の指定に用いる層境界の種類とオフセット位置を８０６や８１０のようなユーザインターフェースから変更したり、断層像上に重畳された層境界データ（８０７及び８１１）を入力部１０３から操作して移動させたりすることで投影範囲を変更できる。

さらに、画像投影法やプロジェクションアーチファクト抑制処理の有無を例えばコンテキストメニューのようなユーザインターフェースから選択することにより変更してもよい。また、プロジェクションアーチファクト抑制処理後のモーションコントラスト画像は正面画像もしくは３次元画像として表示部１０４に表示してもよい。

＜ステップ３０６＞
操作者が入力部１０３を用いてＯＣＴＡ計測処理の開始を指示する。

本実施形態では図８（ｅ）のレポート画面８０３のモーションコントラスト画像上をダブルクリックすることで、図９（ａ）のようなＯＣＴＡ計測画面に移行する。モーションコントラスト画像が拡大表示され、適宜画像投影法の種類（最大値投影（ＭＩＰ）もしくは平均値投影（ＡＩＰ））や投影深度範囲、プロジェクションアーチファクト除去処理の実施の有無を選択する。次に、図９（ａ）右側のＭａｐボタン群９０２、Ｓｅｃｔｏｒボタン群９０３、Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔボタン９０４経由で表示される選択画面９０５、の中から操作者が適切な項目を選択することで計測の種類と対象領域を選択し、解析部１０１−４６が計測処理を開始する。なお、ＯＣＴＡ計測画面を表示させた時点では、いずれの計測対象領域も設定されていない（Ｍａｐボタン群９０２、Ｓｅｃｔｏｒボタン群ともＮｏｎｅが選択され、選択画面９０５が表示されていない状態）。

計測処理の種類として本実施形態ではＭａｐボタン群９０２、Ｓｅｃｔｏｒボタン群９０３の各々から以下の（ｉ）〜（ｉｉｉ）のいずれかを選択する。
（ｉ） Ｎｏｎｅ（計測しない）
（ｉｉ） ＶＡＤ（血管が占める面積に基づいて算出される血管密度）
（ｉｉｉ）ＶＬＤ（血管の長さの総和に基づいて算出される血管密度）
これに限らず任意の種類の計測を実施してよい。

例えば２次元モーションコントラスト画像上で特定した血管領域（例えば脈絡膜毛細血管）の面積を計測する場合も本発明に含まれる。

また、Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔボタン９０４経由で表示される選択画面９０５からは以下の（ｉ）〜（ｉｖ）のいずれかを選択できる。
（ｉ） Ｄｉｓｔａｎｃｅ（任意の２点間の距離計測）
（ｉｉ） Ａｒｅａ（無血管領域の面積計測）
（ｉｉｉ）ＶＡＤ
（ｉｖ） ＶＬＤ
これに限らず、例えば２次元モーションコントラスト画像上で特定した血管領域（例えば脈絡膜毛細血管）の面積を計測してもよい。

計測処理の対象領域として、本実施形態ではＭａｐボタン群９０２の中からＮｏｎｅ以外を選択することにより画像全体を設定でき、Ｓｅｃｔｏｒボタン群９０３の中からＮｏｎｅ以外を選択することによりセクタ領域（固視位置を中心とし、半径の異なる複数の同心円と該固視位置を通る角度の異なる複数の直線で規定される最小円領域及び扇形領域）を設定できる。またＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔボタン９０４経由で表示される選択画面９０５から所望の計測の種類を選択した上で入力部１０３を用いてモーションコントラスト画像上で任意形状の境界位置（図１０（ｂ）の灰色線部１００１）を指定し、ＯＫボタンを押下すると任意形状の計測対象領域を設定できる。該領域内に示された数値は該領域内で計測した値（この場合はＶＡＤ値）を示している。なお、関心領域の手動設定時には指定された境界位置（灰色線部１００１）上に該境界位置が編集可能であることを示す丸い制御点が重畳表示され、ＯＫボタンを押下した時点で該丸い制御点は消えて灰色線部１００１のみとなり、該境界位置は編集不可の状態になる。

本実施形態ではＭａｐボタン群９０２、Ｓｅｃｔｏｒボタン群９０３から各々ＶＡＤを選択することで、ＶＡＤマップ（計測の種類がＶＡＤ、計測対象領域が画像全体）とＶＡＤセクタマップ（計測の種類がＶＡＤ、計測対象領域がＥＴＤＲＳグリッドに対応するセクタ領域）を選択する場合について説明する。

ここで、ＶＡＤはＶｅｓｓｅｌ Ａｒｅａ Ｄｅｎｓｉｔｙの略であり、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。また、ＶＬＤはＶｅｓｓｅｌ Ｌｅｎｇｔｈ Ｄｅｎｓｉｔｙ の略であり、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。

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、ＶＡＤが最もよく用いられている。ただし、ＶＡＤ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）ＶＬＤが用いられる。

これに限らず、例えば血管構造の複雑さを定量化するＦｒａｃｔａｌ Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎや、血管径の分布（血管の瘤や狭窄の分布）を表すＶｅｓｓｅｌ Ｄｉａｍｅｔｅｒ Ｉｎｄｅｘを計測してもよい。

なお、同一のモーションコントラスト画像に対して複数の計測対象領域を設定してもよい。複数の計測対象領域としては、例えば画像全体、セクタ領域、任意形状領域のうちの少なくとも２つや、２以上の深度範囲、あるいはそれらの組み合わせが挙げられる。該複数の計測対象領域に対して異なる種類の計測が選択された場合には、最後に（指定された解析対象領域に対して）選択された解析の種類を他の計測対象領域に対しても連動して適用した上で計測し、該計測結果を表示するように構成してもよい。例えば、ＶＡＤマップとＶＡＤセクタマップが選択された状態でＶＬＤマップに変更する指示を行うと、ＶＬＤセクタマップが自動で選択され、画像全体に対するＶＬＤ計測とＥＴＤＲＳセクタ領域に対するＶＬＤ計測が実行される。このような連動選択操作により、同一画像に対して異なる種類の計測値が重畳されて操作者が表示内容について誤解・混乱することを防止できる。なお、計測の種類のうちＮｏｎｅ（計測しない）に関しては、各計測対象領域で独立に選択する（ある計測対象領域に対して「Ｎｏｎｅ」が選択された場合に、該「Ｎｏｎｅ」の選択は他の計測対象領域に対して連動して適用されない）。また、本発明は最後に選択された解析の種類を全ての解析対象領域に対して連動して適用し、計測・表示することに限定されるものではない。例えば面内方向の複数の計測対象領域に対しては連動させて深度方向の複数の対象領域（網膜表層と網膜深層）に対しては連動させない、あるいはその逆（面内方向の複数の計測対象領域に対しては連動させず、深度方向の複数の対象領域に対しては連動させる）になるように適応的に適用して計測し、対応する計測結果を表示するよう構成してもよい。

次に、解析部１０１−４６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。

＜ステップ３０７＞
解析部１０１−４６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。なおステップ３０７の処理対象は合成されたモーションコントラスト画像であれば２次元画像であっても３次元画像であってもよい。

血管領域特定処理の詳細はＳ５１０〜Ｓ５６０で説明する。

＜ステップ３０８＞
計測部１０１−４６３が、操作者により指定された計測対象領域に関する情報に基づいて単検査の画像に対する血管密度の計測を行う。引き続いて表示制御部１０１−０５が、計測結果を表示部１０４に表示する。

血管密度としてはＶＡＤとＶＬＤの２種類の指標があり、本実施形態ではＶＡＤを計算する場合の手順を例に説明する。なお、ＶＬＤを計算する場合の手順についても後述する。

操作者が入力部１０３から血管領域もしくは血管中心線データを手動修正するよう指示を入力した場合には、解析部１０１−４６が操作者から入力部１０３を介して指定された位置情報に基づいて血管領域もしくは血管中心線データを手動修正し、計測値を再計算する。

なお、本ステップで所定の条件を満たさずに計測が実施された場合には、表示制御部１０１−０５が所定の計測条件を満たした状態で計測すべき旨のメッセージ（警告表示）を表示部１０４に出力する。ここで、所定の条件とは、例えばＯＣＴＡ画像の重ね合わせが行われていることなどである。

網膜表層におけるＶＡＤ計測についてはＳ８１０〜Ｓ８２０、網膜深層におけるＶＬＤ計測についてはＳ８３０〜Ｓ８５０で各々説明する。

＜ステップ３０９＞
解析部１０１−４６は、Ｓ３０７で特定した血管領域や血管中心線のデータを手動修正するか否かの指示を外部から取得する。この指示は例えば入力部１０３を介して操作者により入力される。手動修正処理が指示された場合はＳ３０８へ、手動修正処理が指示されなかった場合はＳ３１０へと処理を進める。

＜ステップ３１０＞
表示制御部１０１−０５は、Ｓ３０８で実施した計測結果に関するレポートを表示部１０４に表示する。

本実施形態では、図９（ｂ）に示す単検査（Ｓｉｎｇｌｅ）計測レポートの上段に網膜表層において計測したＶＡＤマップとＶＡＤセクタマップを重畳表示し、下段に網膜深層において計測したＶＡＤマップとＶＡＤセクタマップを重畳表示する。これにより異なる深度位置の血管病態を一覧して把握できる。

また各計測対象画像に関して、眼底の同一位置における断層画像数やＯＣＴＡ重ね合わせ処理の実施条件に関する情報、ＯＣＴ断層画像もしくはモーションコントラスト画像の評価値（画質指標）に関する情報を表示部１０４に表示させてもよい。図９（ｂ）ではＯＣＴＡ重ね合わせ処理実施済であることを示す印（左上の「Ａｖｅｒａｇｅｄ ＯＣＴＡ」）が表示されている。

なお、本実施形態では異なる深度範囲として網膜表層及び網膜深層の画像及び計測値を表示したが、これに限らず例えば網膜表層・網膜深層・網膜外層・脈絡膜の４種類の深度範囲の画像及び計測値を表示してもよい。

また特定された血管領域もしくは血管中心線の２値画像は正面画像として表示部１０４に表示してもよい。あるいはモーションコントラスト画像上に特定された血管領域もしくは血管中心線の２値画像を適宜色や透明度を変えて表示部１０４に重畳表示してもよい。さらに、モーションコントラスト画像や特定された血管領域もしくは血管中心線の２値画像は表示部１０４に正面画像として投影（重畳）表示することに限定されるものではない。適宜色や透明度を調整した上で、該正面画像に直交する方向で生成した画像として断層画像上に重畳表示してもよいし、３次元的にレンダリングして３次元画像として表示してもよい。また、適宜該正面画像（９０６や９０８）に断層画像の表示位置を示す線を表示しておき、該線を操作者が入力部１０３を用いて移動させることにより、対応する断層画像上に強調画像、血管領域の２値画像、スケルトンのうちの少なくとも１つを重畳表示させるよう構成してもよい。

あるいは、異なる指標の計測結果を並置して表示してもよい。例えば、上段にＶＡＤマップ、下段にＶＬＤマップ（もしくは無血管領域の面積や形状値）を表示してもよい。

また、同様に投影方法（ＭＩＰ／ＡＩＰ）やプロジェクションアーチファクト抑制処理についても例えばコンテキストメニューから選択するなどの方法により変更してもよい。

さらに、表示部１０４に表示されたモーションコントラスト画像やＳ３０７で特定した血管領域や血管中心線に関する２値画像や、Ｓ３０８で算出した計測値や計測マップを、外部記憶部１０２にファイルとして保存・出力してもよい。

なお、比較観察を容易にするため、ファイル出力するモーションコントラスト画像、血管領域や血管中心線に関する２値画像、計測値マップの画像サイズや画素サイズは同一にすることが望ましい。

本実施形態では図９（ｂ）において実施する計測の推奨条件として（ｉ）〜（ｉｖ）を設定するものとする。なお、推奨条件は（ｉ）〜（ｉｖ）のうち少なくとも１つを用いればよく、下記の条件に限定されるものではない。
（ｉ） 選択した計測対象画像の中に同一位置における取得断層画像数が所定値以上のモーションコントラスト画像であること。もしくは該所定値以上相当の合成モーションコントラスト画像であること。あるいは画質指標値（Ｑｕａｌｉｔｙ Ｉｎｄｅｘ）が所定値以上のモーションコントラスト画像に対する計測であること。
（ｉｉ） 最大値投影で生成されたモーションコントラスト画像に対する計測であること。
（ｉｉｉ） プロジェクションアーチファクト除去処理が実施済であること。
（ｉｖ） 計測対象とする投影深度範囲内で生成されたモーションコントラスト画像に対する計測であること。
表示制御部１０１−０５は、上記（ｉ）〜（ｉｖ）の少なくとも一つを満たさない状態で実施された計測結果を計測レポート画面に表示する際には、表示制御部１０１−０５は、図９（ｂ）の例えば右下部に「Ａｖｅｒａｇｅｄ ＯＣＴＡ ｉｓ ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｄ ｉｎ ｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇ ＶＡＤ ｏｒ ＶＬＤ．」のように警告メッセージを表示部１０４に表示させればよい。

また（ｉｉ）を満たさない状態で計測された結果を表示する際には、表示制御部１０１−０５は、図９（ｂ）の例えば右下部に「ＭＩＰ ｉｓ ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｄ ｉｎ ｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇ ＶＡＤ ｏｒ ＶＬＤ．」のように警告メッセージを表示部１０４に表示させればよい。

同様に、（ｉｉｉ）を満たさない状態で計測された結果を表示する際には、表示制御部１０１−０５は、図９（ｂ）の例えば右下部に「ＰＡＲ ｉｓ ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｄ ｉｎ ｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇ ＶＡＤ ｏｒ ＶＬＤ．」のように警告メッセージを表示部１０４に表示させればよい。

さらに、（ｉｖ）を満たさない状態で計測された結果を表示する際には表示制御部１０１−０５は、「Ｓｕｐｅｒｆｉｃｉａｌ Ｃａｐｉｌｌａｒｙ， Ｄｅｅｐ Ｃａｐｉｌｌａｒｙ， ＲＰＣ ｃａｎ ｂｅ ａｎａｌｙｚｅｄ ｉｎ ｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇ ＶＡＤ ｏｒ ＶＬＤ．」のように警告メッセージを表示部１０４に表示させる。該警告メッセージを表示することで、推奨する計測条件を満たさない計測により得られた計測結果は信頼性の低い計測結果となるリスクがあることを周知するとともに、推奨する計測条件を示すことで、より信頼性の高い計測を実施しやすくする。

なお、レポート画面を多数の警告メッセージが占めるのを避けるために上記推奨条件に優先順位を付け（例えば（ｉ）を最優先、（ｉｉ）を２番目、（ｉｉｉ）を３番目、（ｉｖ）を４番目に重要な条件とし）満たされていない計測条件のうち最も優先度の高い条件に関する警告表示を行うよう構成してもよい。また図９（ｂ）のように複数の計測結果を表示する場合には、個別の計測に対して各々警告メッセージを表示してもよいし、表示対象の警告メッセージのうち最も優先度の高い警告メッセージのみ表示させるようにしてもよい。あるいは、表示制御部１０１−０５は、計測結果の信頼性に影響が大きい条件を理解しやすくしつつ満たされていない条件に関する警告を漏れなく表示するために、満たされていない計測条件に関する警告を優先順位が識別可能な態様で（色や大きさ等を変えて）表示部１０４に表示させてもよい。複数の計測結果を表示する場合の例として、レポート画面の上下段に各々計測結果を表示する場合や、同一画像に対し複数の計測対象領域を設定して計測した結果を表示する場合が挙げられる。

なお、警告メッセージは同一のレポート画面内に表示してもよいし、別画面として表示してもよい。また警告メッセージは文字列に限定されるものではなく静止画像や動画像を表示部１０４に表示したり、音声として出力したりしてもよい。該警告メッセージが表示されたレポート画面をファイル出力したり、印刷出力したりする場合も本発明に含まれる。

さらに、表示部１０４に表示された警告メッセージのうち消去する警告メッセージを操作者が入力部１０３を用いて選択可能にしたり、警告の優先順位の変更や表示対象外とする警告メッセージの指定を行うためのユーザインターフェースを備えたりしてもよい。

＜ステップ３１１＞
画像処理装置１０１はＳ３０１からＳ３１１に至る一連の処理を終了するか否かの指示を外部から取得する。この指示は入力部１０３を介して操作者により入力される。処理終了の指示を取得した場合は処理を終了する。一方、処理継続の指示を取得した場合にはＳ３０２に処理を戻し、次の披検眼に対する処理（または同一披検眼に対する再処理）を行う。

さらに、図５（ａ）に示すフローチャートを参照しながら、Ｓ３０７で実行される処理の詳細について説明する。

＜ステップ５１０＞
強調部１０１−４６１は、ステップ３０６の前処理を実施されたモーションコントラスト画像に対してヘッセ行列の固有値に基づく血管強調フィルタ処理を行う。このような強調フィルタはヘシアンフィルタと総称され、例えばＶｅｓｓｅｌｎｅｓｓ ｆｉｌｔｅｒやＭｕｌｔｉ−ｓｃａｌｅ ｌｉｎｅ ｆｉｌｔｅｒが挙げられる。本実施形態ではＭｕｌｔｉ−ｓｃａｌｅ ｌｉｎｅ ｆｉｌｔｅｒを用いるが、任意の公知の血管強調フィルタを用いてよい。

ヘシアンフィルタは強調したい血管の径に適したサイズで画像を平滑化した上で、該平滑化画像の各画素において輝度値の２次微分値を要素として持つヘッセ行列を算出し、該行列の固有値の大小関係に基づいて局所構造を強調する。ヘッセ行列は式（３）で与えられるような正方行列であり、該行列の各要素は例えば式（４）に示すような画像の輝度値Ｉを平滑化した画像の輝度値Ｉｓの２次微分値で表される。ヘシアンフィルタでは、このようなヘッセ行列の「固有値（λ１、λ２）の一方が０に近く、他方が負かつ絶対値が大きい」場合に線状構造とみなして強調する。これはモーションコントラスト画像上の血管領域が持つ特徴、すなわち「走行方向では輝度変化が小さく、走行方向に直交する方向では輝度値が大きく低下する」が成り立つ画素を線状構造とみなして強調することに相当する。すなわち、ヘシアンフィルタは線状構造強調フィルタの一例に相当する。

またモーションコントラスト画像には毛細血管から細動静脈まで様々な径の血管が含まれることから、複数のスケールでガウスフィルタにより平滑化した画像に対してヘッセ行列を用いて線強調画像を生成する。すなわち、強調部１０１−４６１は、合成画像に対して異なるスケールの平滑化フィルタを適用して得られた複数の画像とヘッセ行列とを用いることで強調画像を取得する。

例えば、毛細血管の血管径に対応するスケールおよび視神経乳頭付近の血管径に対応するスケールを用いることとしてもよい。すなわち、ガウスフィルタのスケールは血管径に対応するスケールである。強調部１０１−４６１は、次に式（５）に示すようにガウスフィルタの平滑化パラメータσの二乗を補正係数として乗じた上で最大値演算により合成し、該合成画像Ｉｈｅｓｓｉａｎをヘシアンフィルタの出力とする。

なお、本発明は正面モーションコントラスト画像に対して２次元ヘシアンフィルタを適用することに限定されるものではなく、例えば３次元モーションコントラスト画像に対して３次元ヘシアンフィルタを適用し、３次元強調画像を生成してもよい。

ヘシアンフィルタはノイズに強く、血管の連続性が向上するという利点がある。一方で実際には事前に画像に含まれる血管の最大径が不明の場合が多いため、特に平滑化パラメータが画像中の血管の最大径に対して大きすぎる場合に強調された血管領域が太くなりやすいという欠点がある。

そこで、本実施形態ではＳ５３０で述べる別の手法で血管のエッジを強調した画像と演算することにより、血管領域が太くなりすぎることを防止する。

このように、強調部１０１−４６１は、眼底の同一位置を示す複数のモーションコントラスト画像を合成することで得られた合成画像に対して線状構造を強調する処理を行うことで強調画像を取得する取得手段の一例に相当する。

＜ステップ５２０＞
抽出部１０１−４６２は、Ｓ５１０で生成したヘシアンフィルタによる血管強調画像（以下、ヘシアン強調画像と表記）を２値化する。

ヘシアン強調画像の輝度統計値（平均値や中央値等）を閾値として２値化する場合、例えば視神経乳頭部では大血管の高輝度領域の影響を受けて閾値が高くなり、乳頭周囲毛細血管（ＲＰＣ； Ｒａｄｉａｌ Ｐｅｒｉｐａｐｉｌｌａｒｙ Ｃａｐｉｌｌａｒｙ）の抽出不足が生じる場合がある。また、網膜深層のような無血管領域の拡大が生じやすい領域においては、閾値が低すぎて無血管領域を血管として誤検出する場合がある。

そこで、本実施形態では低スケール（複数のフィルタのスケールのうち閾値以下の一部のスケール）の強調画像のみで合成したヘシアン強調画像の平均値を閾値として２値化することで、視神経乳頭部において閾値が高くなりすぎて毛細血管領域の抽出不足が生じることを防ぐ。なお、視神経乳頭部で閾値が高くなりすぎるのを防止する方法としては、低スケールの強調画像の統計値を閾値として２値化することに限定されない。例えば、ヘシアン強調画像上の輝度値が所定値以上である場合に所定値であるとみなした場合の平均値を閾値として２値化しても同等の効果が期待できる。あるいは、例えばＭ−ｅｓｔｉｍａｔｏｒのようなロバスト推定値を閾値として２値化してもよい。

また無血管領域における誤検出を抑制するために、変更部１０１−４６４は該強調画像を２値化する際に用いるパラメータ（閾値）の決定法（該強調画像の平均値を閾値とする）に関し、該平均値が所定値未満の場合に２値化パラメータの決定法を次のように変更する。すなわち、２値化パラメータである閾値を、該所定値（下限値）に変更する。下限値は、あらかじめ設定した固定値であってもよいし、３次元強調画像のヒストグラムのピーク位置や統計値、パーセンタイル値に基づいて決定してもよい。

本実施形態では合成モーションコントラスト画像をヘシアンフィルタで強調しているため、単独のモーションコントラスト画像をヘシアンフィルタで強調する場合に比べて２値化した血管領域の連続性がさらに向上する。

なお本ステップの処理は閾値処理に限定されるものではなく、任意の公知のセグメンテーション法によって２値化してよい。

＜ステップ５３０＞
強調部１０１−４６１は、Ｓ３０６で生成したトップハットフィルタ適用後の合成モーションコントラスト画像に対してエッジ選択鮮鋭化処理を行うことで鮮鋭化画像を取得する。すなわち、強調部１０１−４６１は、眼底の同一位置を示す複数のモーションコントラスト画像を合成することで得られた合成画像に対して鮮鋭化処理を行うことで鮮鋭化画像を取得する取得手段の一例に相当する。

ここで、エッジ選択鮮鋭化処理とは画像のエッジ部分（輝度差が大きい部分）に重みを大きく設定した上で重みづけ鮮鋭化処理を行うことを指し、該処理により血管のエッジが強調される。すなわち、 強調部１０１−４６１は、合成画像における輝度差が所定閾値以上の部分に対する重みを輝度差が所定閾値未満の部分に対する重みよりも大きくする鮮鋭化処理を行う。本実施形態では、前記合成モーションコントラスト画像に対してＳｏｂｅｌフィルタを適用した画像を重みとしてアンシャープマスク処理を行うことにより、エッジ選択鮮鋭化処理を実施する。

小さなフィルタサイズで鮮鋭化処理を実施すると、細い血管のエッジが強調され２値化した際により正確に血管領域を特定できる（血管領域が太くなる現象を防止できる）。一方で特に同一撮影位置での断層像数が少ないモーションコントラスト画像の場合にはノイズが多いため、単に鮮鋭化フィルタを適用するだけだと血管内のノイズも一緒に強調してしまう恐れがある。そこで、エッジ選択鮮鋭化を行うことによってノイズの強調を抑制する。

なお、本発明は正面モーションコントラスト画像に対して２次元で鮮鋭化することに限定されるものではなく、例えば３次元モーションコントラスト画像に対して３次元でエッジ選択鮮鋭化を行い、３次元鮮鋭化画像を生成してもよい。

＜ステップ５４０＞
抽出部１０１−４６２は、Ｓ５３０で生成したエッジ選択鮮鋭化処理を適用した鮮鋭化画像を２値化する。任意の公知の２値化法を用いてよいが、本実施形態では該鮮鋭化画像上の各局所領域内で算出した輝度統計値（平均値もしくは中央値）を閾値として２値化する。

ただし、視神経乳頭部の大血管領域においては設定される閾値が高すぎて２値画像上の血管領域内に多数の穴が空いたり、無血管領域では局所領域内で算出される閾値が低すぎて無血管領域の一部を血管として誤検出したりする場合が生じる。そこで、これらを防止するために変更部１０１−４６４が該鮮鋭化画像を２値化する際に用いるパラメータの決定法（該鮮鋭化画像の局所領域内の輝度の中央値を閾値とする）を変更する。すなわち、２値化パラメータである閾値が第１の所定値以上の場合には該閾値を該第１の所定値（上限値）に変更する。また該閾値が第２の所定値未満の場合には該閾値を該第２の所定値（下限値）に変更する。ここで、上限値や下限値はあらかじめ設定した固定値であってもよし、３次元鮮鋭化画像のヒストグラムのピーク位置や統計値、パーセンタイル値に基づいて決定してもよい。

なお、Ｓ５２０の場合と同様に合成モーションコントラスト画像をエッジ選択鮮鋭化しているため、単独のモーションコントラスト画像をエッジ選択鮮鋭化する場合に比べて２値化した場合のノイズ状の誤検出領域をより減らすことができる。

また本ステップの処理は閾値処理に限定されるものではなく、任意の公知のセグメンテーション法を用いて２値化してよい。

＜ステップ５５０＞
抽出部１０１−４６２は、Ｓ５２０で生成したヘシアン強調画像の２値画像の輝度値と、Ｓ５４０で生成したエッジ選択鮮鋭化画像の２値画像の輝度値の双方が０より大きい場合に血管候補領域として抽出（セグメンテーション）する。すなわち、抽出部１０１−４６２は、Ｓ５２０で生成したヘシアン強調画像の２値画像の輝度値と、Ｓ５４０で生成したエッジ選択鮮鋭化画像の２値画像の輝度値との論理積を演算することで血管領域を特定する。すなわち、抽出部１０１−４６２は、強調画像の２値化画像と鮮鋭化画像の２値化画像とに基づいて血管領域を特定する特定手段の一例に相当する。

当該演算処理により、ヘシアン強調画像に見られる血管径を過大評価している領域と、エッジ選択鮮鋭化画像上に見られるノイズ領域がともに抑制され、血管の境界位置が正確かつ血管の連続性が良好な２値画像を取得できる。

また双方の２値画像とも合成モーションコントラスト画像に基づく２値画像であることから、単独のモーションコントラスト画像に基づく２値画像に比べて２値化した場合のノイズ状の誤検出領域が減少するとともに、特に毛細血管領域の連続性が向上する。

＜ステップ５６０＞
抽出部１０１−４６２は、血管領域の整形処理として２値画像のオープニング処理（収縮処理後に膨張処理を行うこと）及びクロージング処理（膨張処理後に収縮処理を行うこと）を実施する。なお、整形処理はこれに限らず例えば２値画像をラベリングした場合の各ラベルの面積に基づく小領域除去を行ってもよい。なお、本処理は必須の処理ではない。

上記のＳ５１０〜Ｓ５６０により血管領域の２値画像を得ることができる。２値画像は血管と血管以外の部位に異なるラベルが付けられた画像でありセグメンテーションの結果ということができる。

なお、様々な径の血管が含まれるモーションコントラスト画像において血管抽出する方法はＳ５１０〜Ｓ５６０に述べた方法に限定されない。例えば、図５（ｂ）のＳ６１０〜Ｓ６５０に示すように、抽出部１０１−４６２は、ヘシアン強調画像の輝度値とエッジ選択鮮鋭化による血管強調画像の輝度値を乗じる演算（Ｓ６３０）を行う。そして抽出部１０１−４６２は、乗算の結果得られる画像に対する輝度統計値（例えば平均値）を閾値として乗算結果の画像を２値化（Ｓ６４０）することによって血管領域を特定してもよい。該閾値には下限値や上限値を設定できる。抽出部１０１−４６２は、強調画像と鮮鋭化画像とを乗算する手段の一例であり、乗算の結果を示す画像を２値化することで血管領域を特定する特定手段の一例に相当する。なお、Ｓ６１０，６２０は、Ｓ５１０，５３０と同様の処理であり、Ｓ６５０はＳ５６０と同様の処理である。

あるいは、図５（ｃ）のＳ７１０〜Ｓ７４０に示すように、眼部の位置（固視位置や深度範囲等で指定される画像内の画素位置もしくは領域）に応じてヘシアンフィルタ適用時の平滑化パラメータσ（ガウシアンフィルタのスケール）の範囲を適応的に変えて（Ｓ７１０）ヘシアンフィルタを適用する（Ｓ７２０）。えら得複数の画像の合成画像を２値化（Ｓ７３０）することで血管を特定する。例えば、乳頭部網膜表層ではσ＝１〜１０、黄斑部網膜表層ではσ＝１〜８、黄斑部網膜深層ではσ＝１〜６のように撮影部位に応じてスケールを設定できる。Ｓ７４０の処理はＳ５６０と同様である。

また、２値化処理は閾値処理に限定されるものではなく任意の公知のセグメンテーション手法を用いてよい。

さらに、図６（ａ）に示すフローチャートを参照しながら、Ｓ３０８で実行される処理の詳細について説明する。

＜ステップ８１０＞
操作者は、入力部１０３を介して計測処理における関心領域を設定する。本実施形態ではＳ３０６で計測内容（計測の種類と対象領域）としてＶＡＤマップとＶＡＤセクタマップが選択されている。

従って、関心領域として（ｉ）画像全体（ｉｉ）固視灯位置を中心とするセクタ領域（直径１ｍｍの内円と直径３ｍｍの外円で規定される環状領域内をＳｕｐｅｒｉｏｒ・Ｉｎｆｅｒｉｏｒ・Ｎａｓａｌ・Ｔｅｍｐｏｒａｌの４つの扇形に分割した領域及び該内円領域）を選択する。

＜ステップ８２０＞
計測部１０１−４６３は、Ｓ３０７で得られた血管領域の２値画像に基づいて計測処理を行う。本実施形態では、該２値画像の各画素位置において当該画素を中心とした近傍領域内に占める非０画素（白画素）の割合を当該画素における血管密度（ＶＡＤ）として算出する。さらに、各画素で算出した血管密度（ＶＡＤ）の値を持つ画像（ＶＡＤマップ）を生成する。

また、該２値画像上の（Ｓ８１０で設定した）各セクタ領域における非０画素（白画素）の割合を当該セクタにおける血管密度（ＶＡＤ）として算出する。さらに、各セクタ領域で算出した血管密度（ＶＡＤ）の値を持つマップ（ＶＡＤセクタマップ）を生成する。

上記では血管密度としてＶＡＤを計測する場合の手順を例に説明したが、計測値としてＶＬＤマップやＶＬＤセクタマップを生成する場合は、上記Ｓ８１０〜８２０の代わりに図６（ｂ）に示すＳ８３０〜８５０を実行する。

＜ステップ８３０＞
計測部１０１−４６３は、Ｓ３０７で生成した血管領域の２値画像を細線化処理することにより、血管の中心線に相当する線幅１画素の２値画像（以下、スケルトン画像と表記）を生成する。任意の細線化法もしくはスケルトン処理を用いてよいが、本実施形態では細線化法としてＨｉｌｄｉｔｃｈの細線化法を用いる。

＜ステップ８４０＞
操作者は、入力部１０３を介してＳ８１０と場合と同様の関心領域を設定する。本実施形態では計測内容（計測の種類と対象領域）としてＶＬＤマップとＶＬＤセクタマップを算出するものとし、Ｓ８１０ではＶＡＤが選択されていたのを本ステップではＶＬＤが選択されていることが異なるだけである。なお、ＶＬＤマップもしくはＶＬＤセクタマップをモーションコントラスト画像上に重畳表示したくない場合は、図９（ａ）のＭａｐもしくはＳｅｃｔｏｒの項目を「Ｎｏｎｅ」に設定すればよい。

＜ステップ８５０＞
計測部１０１−４６３はＳ８４０で得られたスケルトン画像に基づいて計測処理を行う。本実施形態では、該スケルトン画像の各画素位置において当該画素を中心とした近傍領域における単位面積当たりの非０画素（白画素）の長さの総和［ｍｍ^−１］を当該画素における血管密度（ＶＬＤ）として算出する。さらに、各画素で算出した血管密度（ＶＬＤ）の値を持つ画像（ＶＬＤマップ）を生成する。

また、該スケルトン画像上の（Ｓ８５０で設定した）各セクタ領域における単位面積当たりの非０画素（白画素）の長さの総和［ｍｍ^−１］を当該セクタにおける血管密度（ＶＬＤ）として算出する。さらに、各セクタ領域で算出した血管密度（ＶＬＤ）の値を持つマップ（ＶＬＤセクタマップ）を生成する。

以上述べた構成によれば、画像処理装置１０１はＯＣＴＡ重ね合わせ画像から生成した網膜表層及び網膜深層の正面モーションコントラスト画像に対して２種類の強調処理を行う。該強調画像の輝度値に応じて該２種類の強調画像の２値化法を変更して血管領域を特定し、正確に血管密度を計測する。

これにより、血管の径や分布の疎密に関わらず正確に血管領域を特定し、計測できる。すなわち、血管領域の特定精度を向上させることが可能となる。

［変形例１］
本実施形態では網膜表層及び網膜深層の正面モーションコントラスト画像に対して血管強調もしくはセグメンテーションして計測を行う場合の計測部位として黄斑部の場合について説明したが、本発明はこれに限られるものではない。

例えば、視神経乳頭部の動静脈及び毛細血管に対してＳ３０６〜Ｓ３０７に示した手順で強調・セグメンテーションし、解析部１０１−４６が特定された血管領域の径や長さ、曲率、血管密度等を計測してもよい。

また正面モーションコントラスト画像を生成する深度範囲は層境界位置に限定されるものではなく、例えば平面でもよいし、あるいは任意の種類の層境界位置に対して任意のオフセット値を加えた位置の範囲で投影した血管領域に対してＳ３０６〜Ｓ３０７に示した手順で強調・セグメンテーションし、面積や径、長さ、数、曲率、血管密度等を計測してもよい。

［変形例２］
本実施形態では正面画像におけるセクタ単位の血管密度計測を黄斑部に対して行ったが、本発明はこれに限定されない。例えば、視神経乳頭部に対してセクタ状の関心領域を設定し、該関心領域内で計測値を算出する場合も本発明に含まれる。

［変形例３］
Ｓ３０９操作者が入力部１０３から血管領域もしくは血管中心線データを手動修正するよう指示を入力した場合に、以下のような手順で手動修正する場合も本発明に含まれる。

例えば、図１０（ａ）に示すような合成モーションコントラスト画像に対して同図（ｃ）に示すような過抽出領域を含む２値画像が得られた場合に、操作者が入力部１０３を経由して指定した位置の白画素を解析部１０１−４６が削除する。追加・移動・削除手順として、例えば「ｄ」キーを押しながらマウスで指定した位置の白画素を削除する、「ａ」キーを押しながらマウスで指定した位置に白画素を追加する、「ｓ」キーを押しながらマウスで指定した白画素をドラッグして移動させる等の方法がある。あるいは、同図（ｄ）に示すようにモーションコントラスト画像に基づく画像上に手動修正対象である２値画像（血管領域もしくは血管中心線）の色や透明度を適宜調整して重畳表示し、過抽出もしくは抽出不足の領域が判別しやすい状態にしておく。同図（ｄ）の矩形領域１００２内を拡大した画像を同図（ｅ）に示す。灰色が過抽出した領域で、白色が元のモーションコントラスト画像の脱相関値を示す。該過抽出（もしくは抽出不足）の領域を操作者が入力部１０３を用いて指定することにより、正確かつ効率的に２値画像上の血管もしく血管中心線領域を手動修正するよう構成してもよい。なお、２値画像の手動修正処理は正面画像に限定されない。例えば図９（ａ）の９１０に示すような任意のスライス位置のＢスキャン断層像上にモーションコントラストデータや血管領域の２値データもしくは血管中心線領域を色や透明度の調整後に重畳する。このように過抽出もしくは抽出不足の領域が判別しやすい状態にした上で、操作者が手動修正（追加・移動・削除）する２値データの３次元位置（ｘ，ｙ，ｚ座標）を、入力部１０３を用いて指定して手動修正してもよい。さらに、手動修正した２次元もしくは３次元の２値データを表示部１０４に表示したり、外部記憶部１０２に保存したりしてもよい。

さらに、２値画像（血管領域の２値画像もしくはスケルトン画像）が手動修正済であることを示す情報もしくは手動修正位置に関する情報を該２値画像と関連付けて外部記憶部１０２に保存しておき、Ｓ８７０で血管特定結果及び計測結果を表示部１０４に表示する際に該手動修正済であることを示す情報もしくは手動修正位置に関する情報を表示部１０４に表示してもよい。

［変形例４］
本実施形態では合成部１０１−４２が繰り返しＯＣＴＡ撮影終了時に合成モーションコントラスト画像を生成する場合について説明したが、合成モーションコントラスト画像の生成手順はこれに限定されない。例えば図８（ｅ）のレポート画面８０３上に合成モーションコントラスト画像生成指示ボタン８１２を配置しておく。ＯＣＴＡ撮影完了後（撮影日より後の日でもよい）に操作者が明示的に該生成指示ボタン８１２を押下した場合に合成部１０１−４２が合成モーションコントラスト画像を生成するよう画像処理装置１０１を構成してもよい。操作者が明示的に合成画像生成指示ボタン８１２を押下して合成画像を生成する場合、図８（ｅ）に示すようなレポート画面８０３上に合成モーションコントラスト画像８０４や合成条件データ、検査画像リスト上に合成画像に関する項目を表示させる。

また操作者が明示的に該生成指示ボタン８１２を押下する場合は、表示制御部１０１−０５が以下の処理を行う。すなわち、合成対象画像選択画面を表示させ、操作者が入力部１０３を操作して合成対象画像群を指定し、許容ボタンを押下した場合に合成部１０１−４２が合成モーションコントラスト画像を生成し、表示部１０４に表示させる。なお、生成済の合成モーションコントラスト画像を選択して合成する場合も本発明に含まれる。

また操作者が合成画像生成指示ボタン８１２を押下した場合、２次元モーションコントラスト画像同士を合成してもよいし、３次元モーションコントラスト画像を投影した２次元画像同士を合成することにより２次元合成画像を生成してもよい。あるいは、３次元合成画像を生成後に投影することで２次元合成画像を生成してもよい。

［変形例５］
上記の実施形態では、図５におけるＳ５３０の処理を必ず実行することとしていたが、これに限定されるものではなく、ＶＡＤを算出せずＶＬＤのみを算出する場合には実行しないこととしてもよい。また、合成モーションコントラスト画像の画質または重ね合わせ枚数が所定値以上の場合にはＳ５１０の処理を省略することとしてもよい。

［変形例６］
上記の実施形態では、合成モーションコントラスト画像を前提としていたが、合成されていないモーションコントラスト画像に対して上記の実施形態を適用することとしてもよい。

［その他の実施形態］
以上、実施形態例を詳述したが、開示の技術は例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記録媒体（記憶媒体）等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器（例えば、ホストコンピュータ、インタフェース機器、撮像装置、ｗｅｂアプリケーション等）から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。

また、本発明の目的は、以下のようにすることによって達成されることはいうまでもない。即ち、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（コンピュータプログラム）を記録した記録媒体（または記憶媒体）を、システムあるいは装置に供給する。係る記憶媒体は言うまでもなく、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。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）が記録媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行する。この場合、記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記録した記録媒体は本発明を構成することになる。

なお、上述した実施例および変形例は適宜組み合わせて実施してもよい。

１０１−０１ 画像取得部
１０１−１２ モーションコントラストデータ生成部
１０１−４２ 合成部
１０１−４６ 解析部
１０１−４６４ 変更部

Claims (12)

1. 眼底の同一位置を示す複数のモーションコントラスト画像を合成することで得られた合成画像に対して線状構造を強調する処理を行うことで強調画像を取得し、前記合成画像に対して鮮鋭化処理を行うことで鮮鋭化画像を取得する取得手段と、
   前記強調画像の２値化画像と前記鮮鋭化画像の２値化画像とに基づいて血管領域を特定する特定手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記特定手段は、前記強調画像の２値化画像と前記鮮鋭化画像の２値化画像との論理積を算出することで血管領域を特定することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記取得手段は、前記線状構造を強調する処理としてヘッセ行列を用いることで前記強調画像を取得することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記取得手段は、前記合成画像に対して異なるスケールの平滑化フィルタを適用して得られた複数の画像と前記ヘッセ行列とを用いることで前記強調画像を取得することを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
5. 前記平滑化フィルタはガウスフィルタであることを特徴とする請求項４記載の画像処理装置。
6. 前記スケールは血管径に対応するスケールであることを特徴とする請求項４記載の画像処理装置。
7. 前記取得手段は、前記合成画像における輝度差が所定閾値以上の部分に対する重みを輝度差が所定閾値未満の部分に対する重みよりも大きくする鮮鋭化処理を行うことで前記鮮鋭化画像を取得することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
8. 眼底の同一位置を示す複数のモーションコントラスト画像を合成することで得られた合成画像に対して線状構造を強調する処理を行うことで強調画像を取得し、前記合成画像に対して鮮鋭化処理を行うことで鮮鋭化画像を取得する取得工程と、
   前記強調画像の２値化画像と前記鮮鋭化画像の２値化画像とに基づいて血管領域を特定する特定工程とを、備えることを特徴とする画像処理方法。
9. 請求項８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。
10. 眼底のモーションコントラスト画像に対して線状構造を強調する処理を行うことで強調画像を取得し、前記モーションコントラスト画像に対して鮮鋭化処理を行うことで鮮鋭化画像を取得する取得手段と、
    前記強調画像の２値化画像と前記鮮鋭化画像の２値化画像とに基づいて血管領域を特定する特定手段とを、備えることを特徴とする画像処理装置。
11. 眼底の同一位置を示す複数のモーションコントラスト画像を合成することで得られた合成画像に対して線状構造を強調する処理を行うことで強調画像を取得し、前記合成画像に対して鮮鋭化処理を行うことで鮮鋭化画像を取得する取得手段と、
    前記強調画像と前記鮮鋭化画像とを乗算する手段と、
    前記乗算の結果を示す画像を２値化することで血管領域を特定する特定手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
12. 眼底の同一位置を示す複数のモーションコントラスト画像を合成することで得られた合成画像に対して異なるスケールの平滑化フィルタを適用して得られた複数の画像と、ヘッセ行列と、を用いることで複数の強調画像を取得する取得手段と、
    前記複数の強調画像の合成画像を２値化することで血管領域を特定する特定手段と、を備える画像処理装置。