JP6507615B2 - 光コヒーレンストモグラフィ装置、及びプログラム - Google Patents

Description

被検物のモーションコントラストデータを得る光コヒーレンストモグラフィ装置、及びプログラムに関する。

従来において、血管造影を行う装置として、例えば、眼底カメラ、走査型レーザ検眼装置などが知られている。この場合、特定の励起光によって発光する造影剤が体内に注射される。装置は、造影剤からの光を受光することによって、血管造影画像を得ていた。つまり、従来は、造影剤の注射が必要であった。

近年では、ＯＣＴ技術を応用して、造影剤を用いずにモーションコントラストを得る装置が提案されている。

国際公開第２０１０／１４３６０１号

Yonghua Zhao et al. OPTICS LETTERS / Vol. 25, No. 2 / Januar y 15, 2000 Adrian Mariampillai et al. OPTICS LETTERS / Vol. 33, No. 13 / July 1, 2008 Vivek J. Srinivasan et al. OPTICS LETTERS / Vol. 35, No. 1 / January 1, 2010

しかしながら、ＯＣＴを用いてモーションコントラスト等の機能ＯＣＴ画像を取得することに関する技術については、未だ発展途上であり、改善の余地があると考えられる。

本発明は、上記問題点を鑑み、ＯＣＴを用いて良好な機能ＯＣＴ画像の取得を行うことができる光コヒーレンストモグラフィ装置及びプログラムを提供することを技術課題とする。

上記課題を解決するために、本発明は以下のような構成を備えることを特徴とする。

（１） 被検物に照射された測定光と参照光によるＯＣＴ信号を検出するためのＯＣＴ光学系と、前記被検物上の同一位置に関して時間的に異なる複数のＯＣＴ信号を処理して前記被検物における機能ＯＣＴ画像データを生成する解析処理手段と、を備える光コヒーレンストモグラフィ装置であって、前記解析処理手段は、前記複数のＯＣＴ信号に対する第１解析手法によって第１機能ＯＣＴ画像データを生成する第１生成手段と、前記複数のＯＣＴ信号に対する前記第１解析手法とは異なる第２解析手法によって第２機能ＯＣＴ画像データを生成する第２生成手段と、を備え、前記第１機能ＯＣＴ画像データと、前記第２機能ＯＣＴ画像データと、に基づいて前記機能ＯＣＴ画像データを生成することを特徴とする。
（２） 被検物に照射された測定光と参照光によるＯＣＴ信号を検出するためのＯＣＴ光学系と、前記被検物上の同一位置に関して時間的に異なる複数のＯＣＴ信号を処理して前記被検物における機能ＯＣＴ画像データを生成する解析処理手段と、を備える光コヒーレンストモグラフィ装置において実行される光コヒーレンストモグラフィ装置用プログラムであって、前記光コヒーレンストモグラフィ装置のプロセッサによって実行されることで、前記複数のＯＣＴ信号に対する第１解析手法によって第１機能ＯＣＴ画像データを生成する第１生成ステップと、前記複数のＯＣＴ信号に対する前記第１解析手法とは異なる第２解析手法によって第２機能ＯＣＴ画像データを生成する第２生成ステップと、前記第１機能ＯＣＴ画像データと、前記第２機能ＯＣＴ画像データと、に基づいて前記機能ＯＣＴ画像データを生成する第３生成ステップと、を前記光コヒーレンストモグラフィ装置に実行させることを特徴とする。

光コヒーレンストモグラフィ装置の構成について説明するブロック図である。 光学系の概略を示す図である。 本実施例の測定について説明するための眼底のイメージ図である。 本実施例の処理を説明するためのフローチャートである。 画像のずれを説明するための図である。 Ａ−Ｌｉｎｅごとに非血管部の位相差が異なる様子を示す図である。 位相差を説明するための図である。 ノイズ除去の方法を説明するための図である。 ベクトル差分を説明するための図である。 ドップラー位相法によって得られた画像を示す図である。 ベクトル差分法によって得られた画像を示す図である。 ドップラーフィルタを用いたベクトル差分法によって得られた画像を示す図である。 ドップラーフィルタを用いたベクトル差分法によって得られたエンフェイス画像を示す図である。

＜概要＞
以下、本実施形態の概要を説明する。

＜機能ＯＣＴ画像の複合＞
光コヒーレンストモグラフィ装置１は、ＯＣＴ光学系（ＯＣＴ干渉計）１００と、解析処理部（例えば、制御部７０）と、を主に備える。

ＯＣＴ光学系１００は、例えば、被検物に照射された測定光と参照光によるＯＣＴ信号を検出してもよい。

解析処理部は、ＯＣＴ信号を処理して被検物における機能ＯＣＴ画像データを生成してもよい。解析処理部は、第１ＯＣＴ画像データ生成部と、第２ＯＣＴ画像データ生成部と、を備えてもよい。第１ＯＣＴ画像データ生成部は、例えば、ＯＣＴ信号に対する第１の解析処理によって第１の機能ＯＣＴ画像データを生成してもよい。第２ＯＣＴ画像データ生成部は、例えば、ＯＣＴ信号に対して第１の解析処理とは異なる第２の解析処理によってＯＣＴ画像データまたは第２の機能ＯＣＴ画像データを生成してもよい。

解析処理部は、例えば、第１の機能ＯＣＴ画像データと、第２の機能ＯＣＴ画像データと、に基づいて、新たな機能ＯＣＴ画像を生成してもよい。これによって、例えば、個々の機能ＯＣＴ画像データよりも、高コントラストかつ不要な反射成分が除去された機能ＯＣＴ画像データが得られる可能性がある。

機能ＯＣＴ画像データは、例えば、Phase Difference、Phase variance、Doppler variance等のドップラーＯＣＴ画像（位相差画像）を基にした画像データ、複素ＯＣＴ信号のベクトル差分（VD: Vector Difference）に基づく画像データ、強度信号のDecorrelationに基づく画像データ、Speckle variance等の強度のばらつきを画像化した画像データ等であってもよい。また、機能ＯＣＴ画像データは、例えば、Scattering OCT，Polarization Sensitive OCT，Stereoscopic OCT等から取得された各種ＯＣＴ信号を処理することで取得されてもよい。機能ＯＣＴ画像データは、画像データであってもよいし、信号データであってもよい。

なお、機能ＯＣＴ画像データは、複素画像データであってもよい。複素画像データとは、例えば、画素ごとに複素ＯＣＴ信号の実数部と虚数部からなる複素データを保持した画像である。

解析処理部は、例えば、第１の機能ＯＣＴ画像データと、第２の機能ＯＣＴ画像データと、に基づいて、新たな機能ＯＣＴ画像を生成する際、例えば、第１の機能ＯＣＴ画像データおよび第２の機能ＯＣＴ画像データとして、それぞれ異なる解析手法によって取得された機能ＯＣＴ画像データが採用されてもよい。例えば、第１の機能ＯＣＴ画像データとして、ドップラーＯＣＴ画像を基にした画像データが採用され、第２の機能ＯＣＴ画像データとして、偏光感受型ＯＣＴ（Polarization Sensitive OCT）画像を基にした画像データが採用されてもよい。また、例えば、第１の機能ＯＣＴ画像データとして、Scattering OCT画像を基にした画像データが採用され、第２の機能ＯＣＴ画像データとして、Stereoscopic OCT画像を基にした画像データが採用されてもよい。

このように、それぞれ異なる解析処理によって生成された第１の機能ＯＣＴ画像データ及び第２の機能ＯＣＴ画像データの組み合わせとしては、様々な組み合わせが採用される。

また、解析処理部は、例えば、第１の機能ＯＣＴ画像データとＯＣＴ画像データに基づいて、新たな機能ＯＣＴ画像を生成してもよい。なお、ＯＣＴ画像データとして、例えば、ＯＣＴ信号の振幅の大きさを画像化した画像データ、またはＯＣＴ信号の強度（振幅の大きさを２乗した値）を画像化した画像データ等が採用されてもよい。

＜モーションコントラストの生成＞
本装置１は、例えば、時間の異なる同じ位置における少なくとも２つの検出信号から２種類以上の手法で試料のモーションコントラストを機能ＯＣＴ画像として算出してもよい。そして、それらを基にした結果を組み合わせたものを試料画像としてもよい。

取得された複素ＯＣＴ信号から試料のモーションコントラストを算出する手法としては、例えば、複素ＯＣＴ信号の位相差（PD: Phase Difference）を用いる手法（非特許文献１参照。以下、ドップラー位相法，ＰＤ法ともいう）、複素ＯＣＴ信号のベクトル差分（VD: Vector Difference）を用いる手法（非特許文献３参照。以下、ベクトル差分法，Ｖ
Ｄ法ともいう）、スペックルバリアンス（SV: Speckle Variance）を用いる方法（非特許文献２参照。以下、ＳＶ法ともいう）等がある。

ＰＤ法について説明する。ＰＤ法は、複素ＯＣＴ信号の位相のゆらぎ、すなわち位相差を算出することによって、試料のモーションコントラストを算出する。例えば、式（３）によって、位相差を算出する。

ＰＤ法のメリットは、例えば、位相差のみを見るために位相の変動がないＮＦＬ，ＲＰＥの高反射での信号が検出されにくい点である。一方、ＰＤ法のデメリットは、血管の影にあたる部分において、血管の影響によってアーチファクト（検出したくない信号）が検出される点である。（図１０参照）。

ＶＤ法について説明する。ＶＤ法は、複素ＯＣＴ信号の複素ベクトルのゆらぎ、すなわち、ベクトル差分を算出することによって、試料のモーションコントラストを算出する。例えば、式（５）によってベクトル差分を算出する。なお、複素ベクトルのゆらぎには、例えば、複素ＯＣＴ信号の振幅が影響する場合がある。

ＶＤ法のメリットは、例えば、振幅と位相の両方を使うため血管の信号が高くなり、コントラストがよい点である。ＶＤ法のデメリットは、ＮＦＬなどの高反射部の信号が大きくなる点である。

ＳＶ法について説明する。ＳＶ法は、複素ＯＣＴ信号の強度の揺らぎ、すなわち強度の分散を算出することによって、試料のモーションコントラストを算出する。

ＳＶ法のデメリットは、強度のみを見るために高反射部分でアーチファクトが検出されてしまう点である。

本実施例では、上記のような２種類以上の方法で演算された試料のモーションコントラストを組み合わせることによって、各演算方法によって異なるメリットを上手く用いることができる。

例えば、ＰＤ法とＶＤ法の２種類の方法を用いることによって、制御部７０は、位相のゆらぎがあり、かつ複素ベクトルのゆらぎがあるものを検出する。血管部は、位相のゆらぎおよび複素ベクトルのゆらぎが大きいため、制御部７０は、血管部からの信号を上手く検出することができる。

なお、ドップラー光コヒーレンストモグラフィー（ＤＯＣＴともいう）は、スペクトル干渉情報のフーリエ変換によって得られる位相の時間変化量（周波数の変化）がドップラー信号として被検体の移動速度に対応することを利用し、血流などの速度を求める手段である（特許文献１参照）。なお、ＯＣＴには、波長走査型ＯＣＴ（タイムドメインＯＣＴ）、フーリエドメインＯＣＴなどを適用することができる。

また、ドップラーＯＣＴは、例えば、被検物の所定部位の血流速度を計測するために被検物の当該所定部位に測定光を、時間Δｔをおいて２照射し、それによって得られた２枚の断層画像から位相の時間変化量Δφ（以下、単に位相の変化量、または位相差ともいう）を得て、その位相の変化量Δφから周波数の時間変化量（以下、周波数シフトともいう）を算出し、光ドップラーの効果から当該部位の血流速度を算出して得られる手段である。

また、ドップラーＯＣＴは、被検物の同じ部位について、異なる時刻における断層画像情報、およびこの断層画像情報に含まれる位相情報を有する。ところで、光ドップラーの効果によれば、移動するものに照射された反射光の周波数シフト(周波数の変化)はその物体の速度に対応する。

＜解析処理部＞
解析処理部（例えば、制御部７０）は、ＯＣＴ信号を処理して被検物におけるモーションコントラストデータを生成してもよい。モーションコントラストとは、例えば、被検物の動き、時間的な変化等の検出情報である。例えば、フロー画像等もモーションコントラストの一種とする。なお、フロー画像は、例えば、流体等の動き等を検出し、画像化したものである。血液の動きを検出して得られた血管位置を造影した血管造影画像等は、モーションコントラストの一種と言える。

第１画像データ生成部は、例えば、被検物上の同一位置に関して時間的に異なる複数のＯＣＴ信号を処理してもよい。例えば、本装置１は、被検物上の同一位置において、測定光を少なくとも２回走査して、同一位置における時間の異なるＯＣＴ信号を取得する。第１画像データ生成部は、同一位置における信号を取得することが好ましい。ただし、本装置１は、後で取得された信号の位置合わせをするのであれば、完全に一致した位置で測定光を走査しなくともよい。例えば、互いに隣接した走査位置であってもよい。このように、同一位置とは、互いに隣接した走査位置も含む。

第１画像データ生成部は、例えば、複数のＯＣＴ信号における位相差情報を画像化した画像データである第１の画像データを生成してもよい。第１の画像データは、例えば、Phase Difference、Phase variance、Doppler variance等のドップラーＯＣＴ画像（位相差画像）を基にした画像データであってもよい。

また、第２画像データ生成部は、ＯＣＴ信号を処理して、ＯＣＴ信号の振幅を含む情報を画像化した画像データである第２の画像データを生成してもよい。第２の画像データは、例えば、ＯＣＴ信号のベクトル差分（VD: Vector Difference）に基づく画像データ等であってもよい。この場合、第２画像データ生成部は、例えば、被検物上の同一位置に関して時間的に異なる複数のＯＣＴ信号を処理し、複数のＯＣＴ信号における第１のＯＣＴ信号による位相情報と前記振幅情報による第１ベクトルと、第２のＯＣＴ信号による位相情報と前記振幅情報による第２ベクトルと、の差分を画像化した画像データを、第２の画像データとして生成してもよい。

また、第２の画像データは、例えば、Scattering OCT，Polarization Sensitive OCT，Stereoscopic OCT等から取得された各種ＯＣＴ信号を処理することで取得される画像データであってもよい。

解析処理部は、第１画像データ生成部によって生成された第１の画像データにおける位相差情報と、第２画像データ生成部によって生成された第２の画像データにおける前記振幅を含む情報と、に基づいてモーションコントラストデータを生成してもよい。

これによって、第１の画像データと第２の画像データの個々の画像データよりも、高コントラストで、且つ不要な信号（アーチファクト）の少ない画像データを取得できる可能性がある。

なお、解析処理部は、第１の画像データと第２の画像データに基づいてモーションコントラストデータを生成する場合、第１の画像データと第２の画像データには様々な組み合わせの画像データが採用される。例えば、第１の画像データにドップラーＯＣＴ画像（位相差画像）を基にした画像データが採用され、第２の画像データに、ＯＣＴ信号のベクトル差分（VD: Vector Difference）が採用されてもよい。また、例えば、第１の画像デー
タにドップラーＯＣＴ画像（位相差画像）を基にした画像データが採用され、第２の画像データに、Polarization Sensitive OCT等から取得されたＯＣＴ信号を処理して得られた画像データが採用されてもよい。

なお、複数のＯＣＴ信号を処理してモーションコントラストデータを生成する場合、例えば、解析処理部は、第１の画像データと第２の画像データをそれぞれ１組毎に演算してモーションコントラストデータを作ってもよい。また、例えば、第１の画像データと第２の画像データの内、どちらか一方は複数のＯＣＴ信号を処理した一つの画像データにしておき、これと一組毎に演算した他方の画像データとを演算してモーションコントラストデータを生成してもよい。また、例えば、第１の画像データと第２の画像データの両方ともそれぞれ複数のＯＣＴ信号を処理した１つの画像データにしておき、２枚の画像データを演算してモーションコントラストデータにしてもよい。

なお、解析処理部は、第１の画像データと第２の画像データのいずれか一方の画像データに対し、第１の画像データと第２の画像データのいずれか他方の画像データを用いたフィルタをかけることによって、モーションコントラストデータを生成してもよい。フィルタをかけるとは、一方のデータに対して他方のデータによる重み付けをすることであると言える。例えば、第１の画像データと第２の画像データを掛け合わせてもよい。また、例えば、一方のデータを閾値に基づいて１と０に２値化し、他方のデータと掛け合わせてもよい。以下、このようなフィルタ処理の一種をマスク処理と呼ぶ。

このように、フィルタ処理を行うことよって、双方のデータの短所を互いの長所で補うことができ、良好な画像を取得できる可能性がある。

なお、解析処理部は、モーションコントラストデータの各画像に関して、第１画像データ生成部によって生成された第１の画像データにおける位相差情報と、第２画像データ生成部によって生成された第２の画像データにおける振幅を含む情報と、を演算することによって輝度を求めてもよい。例えば、演算とは、乗算、対数をとった上での乗算、除算、加算、減算、積算など、様々な演算であってもよい。

なお、上記のような処理を本装置１に実行させるためのプログラムが記憶媒体に記憶されてもよい。この場合、プロセッサ（例えば、制御部７０）は記憶媒体に記憶されたプログラムを本装置１に実行させてもよい。

なお、解析処理部は、第２画像データ生成部によって生成された第２の画像データにおける振幅を含む情報に対し、第１画像データ生成部によって生成された第１の画像データにおける位相差に基づいて調整されたフィルタをかけてもよい。この場合、例えば解析処理部は、第１の画像データにおける位相差の値が小さい画素位置において、第２の画像データの振幅を小さくするようにフィルタを調整してもよい。これによって、例えば血管、血流に関係しないＮＦＬなどの高反射部で検出された信号の振幅を小さくすることができ、ノイズの少ない良好なモーションコントラスト画像を取得できる。

なお、前述のように解析処理部は、第１画像データ生成部によって生成された第１の画像データにおける位相差情報と、第２画像データ生成部によって生成された第２の画像データにおける振幅を含む情報と、に基づいてモーションコントラストデータを生成してもよい。この場合、第１画像データ及び第２画像データの少なくともいずれかは複素画像であってもよい。例えば、解析処理部は、第１画像データにおける位相差情報と、第２画像データである複素画像における振幅を含む情報と、に基づいてモーションコントラストデータを生成してもよい。

＜実施例＞
以下、典型的な実施例の１つについて、図面を参照して説明する。図１は本実施例に係る光コヒーレンストモグラフィ装置の構成について説明するブロック図である。

光コヒーレンストモグラフィデバイス（以下、ＯＣＴデバイスと略す）１は、ＯＣＴ光学系１００によって取得された検出信号を処理する。本実施例のＯＣＴデバイスは、一例として、被検眼の眼底の断層像を取得する眼底撮影装置として説明する。

以下、図面に基づいて本実施例の構成を説明する。図１は、本実施例に係るＯＣＴデバイス１の概略構成を示す図である。ＯＣＴ光学系１００は、被検者眼Ｅの眼底Ｅｆからの断層像を撮影する。本装置は、正面観察光学系２００と、固視標投影ユニット３００と、を含んでもよい。ＯＣＴデバイス１は、制御部７０と接続されている。

ＯＣＴ光学系１００は、眼底に測定光を照射する。ＯＣＴ光学系１００は、眼底から反射された測定光と，参照光との干渉状態を受光素子（検出器１２０）によって検出する。ＯＣＴ光学系１００は、眼底Ｅｆ上の撮像位置を変更するため、眼底Ｅｆ上における測定光の照射位置を変更する照射位置変更ユニット（例えば、光スキャナ１０８、固視標投影ユニット３００）を備える。制御部７０は、設定された撮像位置情報に基づいて照射位置変更ユニットの動作を制御し、検出器１２０からの受光信号に基づいて断層像を取得する。

＜ＯＣＴ光学系＞
ＯＣＴ光学系１００は、いわゆる眼科用光断層干渉計（ＯＣＴ：Optical coherence tomography）の装置構成を持ち、眼Ｅの断層像を撮像する。ＯＣＴ光学系１００は、測定光源１０２から出射された光をカップラー（光分割器）１０４によって測定光（試料光）と参照光に分割する。そして、ＯＣＴ光学系１００は、測定光学系１０６によって測定光を眼Ｅの眼底Ｅｆに導き，また、参照光を参照光学系１１０に導く。その後、眼底Ｅｆによって反射された測定光と，参照光との合成による干渉光を検出器（受光素子）１２０に受光させる。

検出器１２０は、測定光と参照光との干渉信号を検出する。フーリエドメインＯＣＴの場合では、干渉光のスペクトル強度（スペクトル干渉信号）が検出器１２０によって検出され、スペクトル強度データに対するフーリエ変換によって複素ＯＣＴ信号が取得される。例えば、複素ＯＣＴ信号における振幅の絶対値を算出することによって、所定範囲における深さプロファイル（Ａスキャン信号）が取得される。光スキャナ１０８によって走査された測定光の各走査位置における深さプロファイルを並べることによって、ＯＣＴ画像データ（断層画像データ）が取得される。さらに、測定光を２次元的に走査することによって、ＯＣＴ３次元画像データを取得してもよい。また、ＯＣＴ３次元データから、ＯＣＴ正面（Ｅｎｆａｃｅ）画像（例えば、深さ方向に関して積算された積算画像）が取得されてもよい。

また、複素ＯＣＴ信号の解析処理によって、機能ＯＣＴ信号が取得されてもよい。光スキャナ１０８によって走査された測定光の各走査位置における機能ＯＣＴ信号を並べることによって、機能ＯＣＴ画像データが取得される。さらに、測定光を２次元的に走査することによって、３次元機能ＯＣＴ画像データを取得してもよい。また、３次元機能ＯＣＴ画像データから、ＯＣＴ機能正面（Ｅｎｆａｃｅ）画像（例えば、ドップラー正面（Ｅｎｆａｃｅ）画像、信号画像データスペックルバリアンス正面画像）が取得されてもよい。詳しくは後述する。

例えば、Spectral-domain OCT（ＳＤ−ＯＣＴ）、Swept-source OCT（ＳＳ−ＯＣＴ）
が挙げられる。また、Time-domain OCT（ＴＤ−ＯＣＴ）であってもよい。

ＳＤ−ＯＣＴの場合、光源１０２として低コヒーレント光源（広帯域光源）が用いられ、検出器１２０には、干渉光を各周波数成分（各波長成分）に分光する分光光学系（スペクトルメータ）が設けられる。スペクトロメータは、例えば、回折格子とラインセンサからなる。

ＳＳ−ＯＣＴの場合、光源１０２として出射波長を時間的に高速で変化させる波長走査型光源（波長可変光源）が用いられ、検出器１２０として、例えば、単一の受光素子が設けられる。光源１０２は、例えば、光源、ファイバーリング共振器、及び波長選択フィルタによって構成される。そして、波長選択フィルタとして、例えば、回折格子とポリゴンミラーの組み合わせ、ファブリー・ペローエタロンを用いたものが挙げられる。

光源１０２から出射された光は、カップラー１０４によって測定光束と参照光束に分割される。そして、測定光束は、光ファイバーを通過した後、空気中へ出射される。その光束は、光スキャナ１０８、及び測定光学系１０６の他の光学部材を介して眼底Ｅｆに集光される。そして、眼底Ｅｆで反射された光は、同様の光路を経て光ファイバーに戻される。

光スキャナ１０８は、眼底上で二次元的に（ＸＹ方向（横断方向））に測定光を走査させる。光スキャナ１０８は、瞳孔と略共役な位置に配置される。光スキャナ１０８は、例えば、２つのガルバノミラーであり、その反射角度が駆動機構５０によって任意に調整される。

これにより、光源１０２から出射された光束はその反射（進行）方向が変化され、眼底上で任意の方向に走査される。これにより、眼底Ｅｆ上における撮像位置が変更される。光スキャナ１０８としては、光を偏向させる構成であればよい。例えば、反射ミラー（ガルバノミラー、ポリゴンミラー、レゾナントスキャナ）の他、光の進行（偏向）方向を変化させる音響光学素子（ＡＯＭ）等が用いられる。

参照光学系１１０は、眼底Ｅｆでの測定光の反射によって取得される反射光と合成される参照光を生成する。参照光学系１１０は、マイケルソンタイプであってもよいし、マッハツェンダタイプであっても良い。参照光学系１１０は、例えば、反射光学系（例えば、参照ミラー）によって形成され、カップラー１０４からの光を反射光学系により反射することにより再度カップラー１０４に戻し、検出器１２０に導く。他の例としては、参照光学系１１０は、透過光学系（例えば、光ファイバー）によって形成され、カップラー１０４からの光を戻さず透過させることにより検出器１２０へと導く。

参照光学系１１０は、参照光路中の光学部材を移動させることにより、測定光と参照光との光路長差を変更する構成を有する。例えば、参照ミラーが光軸方向に移動される。光路長差を変更するための構成は、測定光学系１０６の測定光路中に配置されてもよい。

＜正面観察光学系＞
正面観察光学系２００は、眼底Ｅｆの正面画像を得るために設けられている。観察光学系２００は、例えば、光源から発せられた測定光（例えば、赤外光）を眼底上で二次元的に走査させる光スキャナと、眼底と略共役位置に配置された共焦点開口を介して眼底反射光を受光する第２の受光素子と、を備え、いわゆる眼科用走査型レーザ検眼鏡（ＳＬＯ）の装置構成を持つ。

なお、観察光学系２００の構成としては、いわゆる眼底カメラタイプの構成であってもよい。また、ＯＣＴ光学系１００は、観察光学系２００を兼用してもよい。すなわち、正面画像は、二次元的に得られた断層像を形成するデータを用いて取得されるようにしてもよい（例えば、三次元断層像の深さ方向への積算画像、ＸＹ各位置でのスペクトルデータの積算値、ある一定の深さ方向におけるＸＹ各位置での輝度データ、網膜表層画像、等）。

＜固視標投影ユニット＞
固視標投影ユニット３００は、眼Ｅの視線方向を誘導するための光学系を有する。投影ユニット３００は、眼Ｅに呈示する固視標を有し、複数の方向に眼Ｅを誘導できる。

例えば、固視標投影ユニット３００は、可視光を発する可視光源を有し、視標の呈示位置を二次元的に変更させる。これにより、視線方向が変更され、結果的に撮像部位が変更される。例えば、撮影光軸と同方向から固視標が呈示されると、眼底の中心部が撮像部位として設定される。また、撮影光軸に対して固視標が上方に呈示されると、眼底の上部が撮像部位として設定される。すなわち、撮影光軸に対する視標の位置に応じて撮影部位が変更される。

固視標投影ユニット３００としては、例えば、マトリクス状に配列されたＬＥＤの点灯位置により固視位置を調整する構成、光源からの光を光スキャナを用いて走査させ、光源の点灯制御により固視位置を調整する構成、等、種々の構成が考えられる。また、投影ユニット３００は、内部固視灯タイプであってもよいし、外部固視灯タイプであってもよい。

＜制御部＞
制御部７０は、ＣＰＵ（プロセッサ）、ＲＡＭ、ＲＯＭ等を備える。制御部７０のＣＰＵは、各構成１００〜３００の各部材など、装置全体（ＯＣＴデバイス１、ＯＣＴ光学系１００）の制御を司る。ＲＡＭは、各種情報を一時的に記憶する。制御部７０のＲＯＭには、装置全体の動作を制御するための各種プログラム、初期値等が記憶されている。なお、制御部７０は、複数の制御部（つまり、複数のプロセッサ）によって構成されてもよい。

制御部７０には、不揮発性メモリ（記憶手段）７２、操作部（コントロール部）７６、および表示部（モニタ）７５等が電気的に接続されている。不揮発性メモリ（メモリ）７２は、電源の供給が遮断されても記憶内容を保持できる非一過性の記憶媒体である。例えば、ハードディスクドライブ、フラッシュＲＯＭ、ＯＣＴデバイス１、及び、ＯＣＴ光学系１００に着脱可能に装着されるＵＳＢメモリ等を不揮発性メモリ７２として使用することができる。メモリ７２には、ＯＣＴ光学系１００による正面画像および断層画像の撮影を制御するための撮影制御プログラムが記憶されている。また、メモリ７２には、ＯＣＴデバイス１を使用することを可能にする眼底解析プログラムが記憶されている。また、メモリ７２には、走査ラインにおける断層像（ＯＣＴデータ）、三次元断層像（三次元ＯＣＴデータ）、眼底正面像、断層像の撮影位置の情報等、撮影に関する各種情報が記憶される。操作部７６には、検者による各種操作指示が入力される。

操作部７６は、入力された操作指示に応じた信号を制御部７０に出力する。操作部７４には、例えば、マウス、ジョイスティック、キーボード、タッチパネル等の少なくともいずれかを用いればよい。

モニタ７５は、装置本体に搭載されたディスプレイであってもよいし、本体に接続されたディスプレイであってもよい。パーソナルコンピュータ（以下、「ＰＣ」という。）のディスプレイを用いてもよい。複数のディスプレイが併用されてもよい。また、モニタ７５は、タッチパネルであってもよい。なお、モニタ７５がタッチパネルである場合に、モニタ７５が操作部として機能する。モニタ７５には、ＯＣＴ光学系１００によって撮影された断層画像および正面画像を含む各種画像が表示される。

＜装置の操作、干渉信号の取得＞
本装置１では、断層像が取得される。以下、本装置の撮影動作について説明する。検者は、固視標投影ユニット３００の固視標を注視するように被検者に指示した後、図示無き前眼部観察用カメラで撮影される前眼部観察像をモニタ７５で見ながら、被検眼の瞳孔中心に測定光軸がくるように、操作部７６（例えば、図示無きジョイスティック）を用いて、アライメント操作を行う。

制御部７０は、同じ位置において、時間の異なる少なくとも２フレームの干渉信号を取得する。例えば、制御部７０は、光スキャナ１０８の駆動を制御し、眼底上で測定光を走査させる。例えば、図３（ａ）に示す第１の走査ラインＳ１に沿ってｘ方向に測定光を走査させる。なお、ｘ方向に測定光を走査させることを「Ｂ−ｓｃａｎ」と呼ぶ。以下、１フレームの干渉信号とは、１回のＢ−Ｓｃａｎによって得られた干渉信号として説明する。制御部７０は、走査中に検出器１２０によって検出された干渉信号を取得する。なお、図３（ａ）において、ｚ軸の方向は、測定光の光軸の方向とする。ｘ軸の方向は、ｚ軸に垂直かつ左右の方向とする。ｙ軸の方向は、ｚ軸に垂直かつ上下の方向とする。

１回目の走査が完了すると、制御部７０は、１回目と同じ位置で２回目の走査を行う。例えば、制御部７０は、図３（ａ）に示す走査ラインＳ１に沿って測定光を走査させた後、再び測定光を走査させる。制御部７０は、２回目の走査中に検出器１２０によって検出された干渉信号を取得する。これによって、制御部７０は、同じ位置における時間の異なる２フレームの干渉信号を取得することができる。なお、本実施例においては、同じ位置での走査を８回繰り返し、時間の異なる連続する８フレームの干渉信号を取得する。例えば、図３（ｂ）に示すように、走査ラインＳ１での走査を８回繰り返し、８フレームの干渉信号を取得する。

なお、１回の走査で、時間の異なる同じ位置の干渉信号を取得することができる場合は、２回目の走査を行わなくてもよい。例えば、所定間隔だけ光軸のずれた２つの測定光を１度に走査させる場合、複数回走査する必要はない。被検体内の同じ位置における時間の異なる干渉信号を取得することができればよい。なお、２つの測定光を１度に走査させる場合、２つの測定光の間隔によって任意の血流速度を目標として検出できる。

なお、制御部７０は、別の位置においても、同様に、時間の異なる少なくとも２フレームの信号を取得してもよい。図３（ａ）に示すように、第１の走査ラインＳ１は、例えば、ｙ＝ｙ１であるとする。また、第２の走査ラインＳ２は、例えば、ｙ＝ｙ２であるとする。制御部７０は、第１の走査ラインＳ１において、時間の異なる信号の取得が完了すると、引き続き、第２の走査ラインＳ２において、時間の異なる少なくとも２フレームの信号を取得してもよい。

このように、制御部７０は、被検体の異なる時間における信号を取得する。例えば、本実施例では、同一ラインで８回走査を繰り返し、８フレームの干渉信号を取得する。ただし、８フレームに限らず、時間の異なる少なくも２フレーム以上の干渉信号を取得すればよい。

制御部７０は、図３（ａ）に示すように、測定光をラスター走査（ラスタースキャン）し、各走査ラインにおいて、時間の異なる少なくとも２フレーム以上の干渉信号を得る。これによって、眼底内部の３次元的な情報を取得することができる。

なお、ラスタースキャンは、眼底上を測定光が矩形状に走査するパターンである。ラスタースキャンは、例えば、ＯＣＴ機能正面（Ｅｎｆａｃｅ）画像スキャンとして用いられる。

ラスタースキャンでは、例えば、予め設定された走査領域（例えば、矩形領域）において測定光がラスターされる。その結果として、走査領域（例えば、矩形領域）内における各走査ラインでの断層画像が取得される。

ラスタースキャンにおける走査条件として、例えば、主走査方向及び副走査方向におけるライン幅（始点から終点までの距離）、走査速度、各走査ラインの間隔、走査ラインの数等が予め設定される。もちろん、ラスタースキャンにおける走査条件が、任意に設定される構成であってもよい。

より詳細には、制御部７０は、開始位置として設定された走査ライン（１ライン目）にて、測定光を主走査方向に走査することによって、主走査方向に沿った機能ＯＣＴ画像データを形成する。次に、制御部７０は、副走査方向に関して異なる走査ラインにて、測定光を主走査方向に走査することによって、主走査方向に沿った機能ＯＣＴ画像データを形成する。以上のように、互いに異なるＮ本のラインに関して、それぞれ機能ＯＣＴ画像データを得る。副走査方向に関する各走査間隔を近接させることによって、走査領域内における機能ＯＣＴ画像データを取得できる。走査領域は、副走査方向に関して異なる走査ラインによって形成される。

以下の説明では、副走査方向がｙ方向（上下）、主走査方向がｘ方向（左右方向）として設定された場合を例として説明するが、これに限定されない。例えば、副走査方向がｘ方向、主走査方向がｙ方向であってもよい。

副走査方向における走査制御について、上から下に走査位置を順に変更してもよいし、下から上に走査位置を順に変更してもよい。また、中心から周辺に走査位置を順に変更してもよい。また、ラスター走査として、インターレース方式を用いるようにしてもよい
時間の異なる同じ位置での干渉信号を取得する場合、例えば、制御部７０は、第１の走査ラインＳ１において測定光を主走査方向に複数回走査する。つまり、第１の走査ラインＳ１における始点から終点までの最初の走査が終了したら、制御部７０は、再び第１の走査ラインＳ１における始点に測定光の走査位置を戻し、再度第１の走査ラインＳ１での走査を行う。

制御部７０は、検出器１２０からの出力信号に基づいて、第１の走査ラインＳ１に対応する機能ＯＣＴ画像データ（例えば、モーションコントラストデータ）を生成する。そして、同一の走査位置への複数走査によって機能ＯＣＴ画像データが取得される。制御部７０は、例えば、予め設定されたフレーム数の機能ＯＣＴ画像データが得られるまで、第１の走査ラインＳ１での走査を行う。

第１の走査ラインＳ１における複数回の走査が終了したら、制御部７０は、光スキャナ１０８を制御することによって、第２の走査ラインＳ２において測定光を主走査方向に複数回走査する。制御部７０は、第２の走査ラインＳ２に対応する機能ＯＣＴ画像データを生成する。制御部７０は、例えば、予め設定されたフレーム数の機能ＯＣＴ画像データが得られるまで、第２の走査ラインＳ２での走査を行う。

同様に、制御部７０は、最終の走査ラインＳｎまでのそれぞれの走査ラインにおいて測定光を複数回走査することによって、各走査ラインに対応する機能ＯＣＴ画像データを生成する。つまり、第２の走査制御では、各走査ラインに対し、走査が複数回ずつ行われる。

なお、制御部７０は、ＯＣＴ光学系１００を制御して干渉信号を取得すると共に、観察光学系２００を制御し、眼底正面像を取得してもよい。

＜信号処理方法＞
本実施例の信号処理方法を図４に基づいて説明する。制御部７０は、各種制御処理を司るプロセッサ（例えば、ＣＰＵ）と、プログラムを記憶する記憶媒体とを備える。プロセッサは、プログラムに従って、以下に説明する処理を実行する。なお、以下に説明するステップ７〜ステップ１０の処理は、ドップラー位相差法に関する処理である。またステップ１１〜ステップ１３の処理は、ベクトル差分法に関する処理である。なお、以下の説明において、制御の各ステップを識別するための番号を付与するが、付与した番号の順番と実際の制御の順番は必ずしも一致しない。また、以下の説明では、Ｎフレーム中ｎ枚目の（ｘ，ｚ）の位置の信号をＡｎ（ｘ，ｚ）で表す。

（ステップ１：フーリエ変換）
まず、制御部７０は、ＯＣＴ光学系によって取得された干渉信号をフーリエ変換する。制御部７０は、フーリエ変換によって、複素ＯＣＴ信号Ａｎ（ｘ，ｚ）が得られる。複素ＯＣＴ信号Ａｎ（ｘ，ｚ）は、実数成分と虚数成分とを含む。

（ステップ２：イメージレジストレイション）
血流信号を得るには、時間が異なる同じ位置の画像を比較することが必要である。このため、制御部７０は、画像情報を基に画像の位置合わせをすることが好ましい（図５参照）。イメージのレジストレーションは、同じ場面の複数のイメージを揃えて配置するプロセスである。イメージの位置がずれる原因として、例えば、撮影中の被検眼の動き等が考えられる。

（ステップ３：位相補正）
ステップ２でフレーム間の位置合わせをしても、同じ画像内でＡ−Ｌｉｎｅ間に位相ずれが生じる場合がある（図６参照）。したがって、位相補正を行うことが好ましい。

なお、制御部７０は、フレームごとにステップ２〜３を繰り返し処理する。ステップ２〜３の処理は、本実施例の処理を行いやすくするためのものであり、必須であるとは限らない。

（ステップ４：強度画像の生成）
制御部７０は、取得した複素ＯＣＴ信号の強度情報を取得する。信号強度Ｉｎ（ｘ，ｚ）は、式（１）によって表現される。

制御部７０は、強度情報を、例えば、明るさに変換して画像データとする。例えば、強度が大きい領域は、明るく表現され、強度が小さい領域は、暗く表現される。このように、本実施例の説明では、強度情報を明るさの情報として表現した画像を強度画像と呼ぶものとする。

（ステップ５：強度画像の加算平均処理によるノイズ低減）
制御部７０は、ステップ４にて強度画像を複数枚（例えば、８枚）取得する。制御部７０は、例えば、式（２）を用いて複数の強度画像を加算平均する。これによって、フレームごとに存在するスペックルノイズ等が低減される。例えば、網膜層によって反射した測定光による信号は、複数の画像においても略同様の値が検出されるため、加算平均後も大きな変化はない。一方、ノイズ成分は、８枚の画像中にランダムに存在するため、加算平均後は、ノイズ成分の強度はシグナル成分に比べて小さくなる。

（ステップ６：セグメンテーション）
制御部７０は、加算平均した画像から、各網膜層の境界を検出し、細胞領域を分ける。例えば、神経線維層（nerve fiber layer: NFL）、神経節細胞層（ganglion cell layer: GCL）、網膜色素上皮（retinal pigment epithelium: RPE）等に区別される。

（ステップ７：位相差の算出）
次に、制御部７０は、同じ位置の少なくとも２つ以上の異なる時間に取得された複素ＯＣＴ信号Ａ（ｘ，ｚ）に対して、位相差を算出する。例えば、図７に示すように、時刻Ｔ１に測定された信号を信号Ａ１、時刻Ｔ２に測定された信号を信号Ａ２とする。制御部７０は、例えば、式（３）を用いて、位相の時間変化を算出する。本実施例では、例えば、８つの異なる時間に測定を行うため、Ｔ１とＴ２、Ｔ２とＴ３、Ｔ３とＴ４、Ｔ４とＴ５、Ｔ５とＴ６、Ｔ６とＴ７、Ｔ７とＴ８、の計７回の計算が行われ、７つのデータが算出される。なお、数式中の＊は複素共役を示している。

（ステップ８：Ｓ／Ｎ比が低い部分を除去）
制御部７０は、Ｓ／Ｎ比（信号雑音比）が低い領域に存在するランダムな位相差を取り除く。例えば、制御部７０は、図８のような強度のヒストグラムを作成し、累積値が７５％になる閾値を探索する。そして、制御部７０は、閾値未満の強度を持つ領域（図８の斜線領域）の位相差とベクトル差分の値を０にする。これによって、画像のノイズが低減される。

（ステップ９：位相差が小さい部分を除去）
制御部７０は、位相差の小さい部分を取り除く。これは、ＮＦＬ（神経線維層）などの高反射部からの反射信号を取り除くためである。これによって、高反射部からの信号なのか、血管からの信号なのか、区別し易くなる。

（ステップ１０：加算平均処理によるノイズ除去）
制御部７０は、以上の処理を施した７フレームの信号を加算平均し、ノイズを除去する。制御部７０は、例えば、式（４）を用いて加算平均処理を行う。

（ステップ１１：ベクトル差分の算出）
続いて、ベクトル差分の説明を行う。ＯＣＴ光学系によって検出された複素ＯＣＴ信号のベクトル差分を算出する。例えば、図９のように、複素ＯＣＴ信号は、複素平面上のベクトルとして表すことができる。そこで、ある時間Ｔ１とＴ２における同じ位置での信号Ａ１，Ａ２を検出し、式（５）によって、ベクトル差分ΔＡを算出することで、被検体内の造影画像データを生成する。なお、ベクトル差分ΔＡを画像化する場合、例えば、差分ΔＡの大きさの他に、位相情報に基づいて画像化を行ってよい。

（ステップ１２：低Ｓ／Ｎ比部の除去）
ステップ８と同様に、Ｓ／Ｎ比が低い領域に存在するランダムな位相差成分を取り除く。

（ステップ１３：加算平均処理）
制御部７０は、以上の処理を施した７フレーム分の信号を加算平均し、ノイズを除去する。制御部７０は、例えば、式（６）を用いて、ベクトル差分の加算平均処理を行う。

（ステップ１４：画像を掛け合わせる。フィルタを掛ける）
制御部７０は、ベクトル差分の算出結果に、位相差の算出結果をフィルタとして用いる。なお、本実施例の説明において、「フィルタを掛ける」とは、例えば、ある数値に重み付けを行うことである。例えば、制御部７０は、ベクトル差分の算出結果に、位相差の算出結果を掛けることで重み付けを行う。つまり、位相差の小さい部分のベクトル差分は、弱められ、位相差の大きい部分のベクトル差分は、強められる。これによって、ベクトル差分の算出結果は、位相差の算出結果によって重み付けされる。

なお、本実施例の処理において、制御部７０は、例えば、ベクトル差分の算出結果と、位相差の算出結果を掛け合わせる。例えば、制御部７０は、式（７）を用いて、ベクトル差分の算出結果と、位相差の算出結果を掛け合わせる。これによって、制御部７０は位相差の算出結果によって重み付けされた断面血管像ＣＡ（Cross-section Angiogram）を生
成する。

ベクトル差分の算出結果と、位相差の算出結果を掛け合わせることによって、それぞれの測定方法のデメリットを打ち消すことができ、上手く血管部の画像を検出することができる。

例えば、前述のように、ＰＤ法を用いた場合、血管および背景部は、強く検出される。ＮＦＬなどの高反射部は、弱く検出される（図１０参照）。これは、血管および背景部は位相のゆらぎが大きく、ＮＦＬなどの高反射部は位相のゆらぎが小さいためである。

一方、ＶＤ法を用いた場合、血管は強く検出され、背景部は弱く検出され、ＮＦＬなどの高反射部は、血管より弱く、背景部より強く検出される（図１１参照）。これは、血管は、ＯＣＴ信号の振幅と位相にゆらぎがあるためである。また、背景部は、振幅のゆらぎが小さく、位相のゆらぎも小さいためである。また、ＮＦＬなどの高反射部は、位相のゆらぎが小さいが、振幅のゆらぎが大きいためである。

これらの２種類のモーションコントラストに乗算処理を行った場合、血管部は、どちらの手法とも強く検出されるため、乗算した後も強く検出される。背景部は、ＰＤ法では強く検出されるが、ＶＤ法では弱く検出されるため、乗算した後は弱く検出される。ＮＦＬ等の高反射部は、ＶＤ法ではある程度強く検出されるが、ＰＤ法では弱く検出されるため、乗算した後は弱く検出される。このように、ＰＤ法の算出結果とＶＤ法の算出結果を掛け合わせることによって、血管部のみが強く検出されるようになる。また、２つの信号を掛け合わせることによって、ＰＤ法とＶＤ法とにそれぞれ検出されるアーチファクトを除去することができる（図１２参照）。

制御部７０は、ステップ１〜１４を走査ラインごとに繰り返し、走査ラインごとに断層血管像ＣＡを生成する。

（ステップ１５：眼底の各層ごとにｚ方向に加算してエンフェイス画像を生成する。）
制御部７０は、ステップ６のセグメンテーションによって分けられた眼底の各層ごとに、式（７）から求められた断面血管像ＣＡをz方向に積算してエンフェイス血管像ＥＡ（En Face Angiogram）を生成する。例えば、眼底の内境界膜（inner limiting membrane: ILM）から視細胞内節外節接合部（IS/OS）までの積算画像を生成する場合は、式（８）が
用いられる。

制御部７０は、上記のような処理を行うことによって、図１３に示すような血管造影画像を生成する。制御部７０は、生成された画像を表示部に表示させてもよい。また、他の装置にデータを転送するようにしてもよい。

このように、本実施例では、位相差を用いた信号処理方法と、ベクトル差分を用いた信号処理方法と、少なくとも２種類以上の方法を利用して、被検体の機能ＯＣＴ画像データを取得する。これによって、各測定の長所と短所を補い合って、より鮮明な画像を取得することができる。

また、例えば、フルオレセイン蛍光眼底造影（ＦＡ）等は、全て積算した画像しか生成できなかった。しかし、本実施例の装置１では、各網膜層で積算した画像を生成できる。これによって、網膜層別での血管を観察することができる。網膜層ごとに血管の種類が違う。例えば、神経線維層には、網膜の表層毛細血管などと呼ばれる血管が、内顆粒層には、深層毛細血管などと呼ばれる血管が多く存在する。このため、診断項目に基づいて、適した網膜層を観察することが好ましい。

また血管構造のボリュームデータによる３次元的な可視化も可能である。本実施例の方法においては、血管の影のアーチファクト等が低減されるため、良好な３次元画像を取得できる。

＜第１実施例の変容例＞
なお、ステップ１４において、ベクトル差分の算出結果と位相差の算出結果とを掛け合わせるものとしたが、これに限らない。例えば、ベクトル差分の算出結果に位相差の算出結果によるマスクを用いてもよい。本実施形態において、「マスク」とは、例えば、ある閾値より大きい値は、そのままの値を用い、ある閾値より小さい値は、０とする処理であるとする。したがって、位相差によるマスクを用いる場合、例えば、制御部７０は、位相差が０．４ラジアン以下の領域において、ベクトル差分の算出結果に０を掛ける。一方、制御部７０は、位相差が０．４ラジアン以上の領域において、ベクトル差分の算出結果に１を掛ける。

位相差の算出結果によって生成したマスクでは、信号の小さいＮＦＬ，ＲＰＥ等の高反射部は０になる。このため、制御部７０は、ＶＤ法で問題となる高反射部の信号を０にすることができ、血管以外の余計な部分の信号を小さくすることができる。

なお、上記の説明において、ＤＶ法にＰＤフィルタ等を用いるものとしたが、これに限らない。例えば、前述のスペックルバリアンスを求めた結果に、ＰＤフィルタ等を用いてもよい。また、強度の加算平均にドップラーフィルタ等を用いてもよい。

なお、以上の説明では、２つの信号（画像データ）を組み合わせるものとしたが、２つ以上の信号を組み合わせてもよい。例えば、３つの信号を組み合わせてもよい。例えば、偏光の均一性（DOPU: degree of polarization uniformity）等にする信号を組み合わせ
てもよい。なお、ＤＯＰＵは偏光の均一性を表す値である。つまり、本装置は、複数の機能ＯＣＴ画像データ及び画像データの少なくとも２つを組み合わせることで、新たな機能ＯＣＴ画像を生成してもよい。

なお、制御部７０は、例えば、ＯＣＴ信号から取得された画像データ（例えば、複素画像、およびベクトル差分に基づく画像データ等を含む）に対して位相差の算出結果に基づくフィルタを掛けてもよい。例えば、制御部７０は、位相差の算出結果の小さい画素において、画像データにおける振幅（例えば、信号強度を含む）を小さくするようにフィルタを掛けてもよい。例えば、制御部７０は、位相差の算出結果の大きい画素において、画像データにおける振幅を大きくするようにフィルタを掛けてもよい。なお、制御部７０は、位相差の算出結果の値に応じて信号強度を補正する比率を変化させてもよいし、一定の比率で補正してもよい。

＜第２実施例＞
以下、第２実施例において、第１実施例と異なる点を説明する。第１実施例では、制御部７０は、ＰＤ法での結果をフィルタ等として用いた。第２実施例では、制御部７０、ＶＤ法での測定結果をマスクとして用いる。例えば、第２実施例では、ＰＤ法での測定結果に対して、ＶＤ法での測定結果をマスクとして用いる。

これによって、第２実施例においても第１実施例と同様に、ＰＤ法とＶＤ法のそれぞれの長所と短所を補い合って、より鮮明な画像を取得することができる。

また、ベクトル差分を検出する方法では、血流速度に相関する情報が得られない。しかしながら、ドップラー位相角は流速に相関がある。ＰＤ法の結果にＶＤマスクを利用する方法は、ドップラー位相角の情報が残る。したがって、制御部７０は、血流速度を求めることができる。血流速度を求めることができれば、様々な病気の診断を行うことができる。

１ 光コヒーレンストモグラフィデバイス
７０ 制御部
７２ メモリ
７５ モニタ
７６ 操作部
１００ 干渉光学系（ＯＣＴ光学系）
１０８ 光スキャナ
１２０ 検出器
２００ 正面観察光学系
３００ 固視標投影ユニット

Claims (5)

1. 被検物に照射された測定光と参照光によるＯＣＴ信号を検出するためのＯＣＴ光学系と、前記被検物上の同一位置に関して時間的に異なる複数のＯＣＴ信号を処理して前記被検物における機能ＯＣＴ画像データを生成する解析処理手段と、を備える光コヒーレンストモグラフィ装置であって、
   前記解析処理手段は、前記複数のＯＣＴ信号に対する第１解析手法によって第１機能ＯＣＴ画像データを生成する第１生成手段と、前記複数のＯＣＴ信号に対する前記第１解析手法とは異なる第２解析手法によって第２機能ＯＣＴ画像データを生成する第２生成手段と、を備え、前記第１機能ＯＣＴ画像データと、前記第２機能ＯＣＴ画像データと、に基づいて前記機能ＯＣＴ画像データを生成することを特徴とする光コヒーレンストモグラフィ装置。
2. 前記第１機能ＯＣＴ画像データは、前記複数のＯＣＴ信号における強度のDecorrelationに基づいて生成され、
   前記第２機能ＯＣＴ画像データは、前記複数のＯＣＴ信号におけるベクトル差分に基づいて生成されることを特徴とする請求項１の光コヒーレンストモグラフィ装置。
3. 前記解析処理手段は、前記第２機能ＯＣＴ画像データに対し、前記第１機能ＯＣＴ画像データに基づいて調整されたフィルタをかけることを特徴とする請求項１または２の光コヒーレンストモグラフィ装置。
4. 前記フィルタは、前記第２機能ＯＣＴ画像データにおける高反射部のノイズを除去することを特徴とする請求項３の光コヒーレンストモグラフィ装置。
5. 被検物に照射された測定光と参照光によるＯＣＴ信号を検出するためのＯＣＴ光学系と、前記被検物上の同一位置に関して時間的に異なる複数のＯＣＴ信号を処理して前記被検物における機能ＯＣＴ画像データを生成する解析処理手段と、を備える光コヒーレンストモグラフィ装置において実行される光コヒーレンストモグラフィ装置用プログラムであって、前記光コヒーレンストモグラフィ装置のプロセッサによって実行されることで、
   前記複数のＯＣＴ信号に対する第１解析手法によって第１機能ＯＣＴ画像データを生成する第１生成ステップと、
   前記複数のＯＣＴ信号に対する前記第１解析手法とは異なる第２解析手法によって第２機能ＯＣＴ画像データを生成する第２生成ステップと、
   前記第１機能ＯＣＴ画像データと、前記第２機能ＯＣＴ画像データと、に基づいて前記機能ＯＣＴ画像データを生成する第３生成ステップと、
   を前記光コヒーレンストモグラフィ装置に実行させることを特徴とする光コヒーレンストモグラフィ装置用プログラム。