JP4940069B2 - 眼底観察装置、眼底画像処理装置及びプログラム - Google Patents

Description

この発明は、眼底を観察するための眼底観察装置、眼底の画像を処理する眼底画像処理装置、及びプログラムに関する。

近年、レーザ光源等からの光ビームを用いて被測定物体の表面形態や内部形態を表す画像を形成するＯＣＴ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）技術が注目を集めている。ＯＣＴ技術は、Ｘ線ＣＴ装置のような人体に対する侵襲性を持たないことから、特に医療分野における応用の展開が期待されている。

特許文献１には、測定腕が回転式転向鏡（ガルバノミラー）により物体を走査し、参照腕に参照ミラーが設置されており、さらにその出口では、計測腕及び参照腕からの光束の干渉によって現れる光の強度が分光器で分析もされるという干渉器が利用されていて、参照腕には参照光光束位相を不連続な値で段階的に変える装置が設けられた構成の装置（光画像計測装置）が開示されている。

この光画像計測装置は、いわゆる「フーリエドメイン（Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｄｏｍａｉｎ）ＯＣＴ」の手法を用いるものである。すなわち、被測定物体に対して低コヒーレンス光のビームを照射し、その反射光のスペクトル強度分布を取得し、それにフーリエ変換等の処理を施すことにより、被測定物体の深度方向（ｚ方向）の形態を画像化するものである。

更に、この光画像計測装置は、光ビーム（信号光）を走査するガルバノミラーを備え、それにより被測定物体の所望の測定対象領域の画像を形成できるようになっている。なお、この光画像計測装置においては、ｚ方向に直交する１方向（ｘ方向）にのみ光ビームを走査するようになっているので、形成される画像は、光ビームの走査方向（ｘ方向）に沿った深度方向（ｚ方向）の２次元断層画像となる。

特許文献２には、信号光を水平方向及び垂直方向に走査することにより水平方向の２次元断層画像を複数形成し、これら複数の断層画像に基づいて測定範囲の３次元の断層情報を取得して画像化する技術が開示されている。この３次元画像化としては、たとえば、複数の断層画像を垂直方向に並べて表示させる方法や（スタックデータなどと呼ばれる）、複数の断層画像からボリュームデータを生成し、このボリュームデータにレンダリング処理を施して３次元画像を形成する方法などがある。

特許文献３には、このような光画像計測装置を眼科分野に適用した構成が開示されている。

特許文献４、５には、他のタイプの光画像計測装置が開示されている。特許文献４には、被測定物体に照射される光の波長を走査するタイプの光画像計測装置が記載されている。この光画像計測装置は、スウェプトソース（Ｓｗｅｐｔ Ｓｏｕｒｃｅ）タイプなどと呼ばれる。

また、特許文献５には、所定のビーム径を有する光を被測定物体に照射して、光の進行方向に直交する断面の画像を形成する光画像計測装置が記載されている。この光画像計測装置は、フルフィールド（ｆｕｌｌ−ｆｉｅｌｄ）タイプ、或いはエンフェイス（ｅｎ−ｆａｃｅ）タイプなどと呼ばれる。

また、眼底表面の画像を撮影する装置としては、眼底カメラが広く用いられている（たとえば特許文献６を参照）。

特開平１１−３２５８４９号公報 特開２００２−１３９４２１号公報 特開２００３−５４３号公報 特開２００７−２４６７７号公報 特開２００６−１５３８３８号公報 特開２００７−７４５４号公報

ＯＣＴ技術を用いて取得された眼底の画像においては、血管壁や血液や血流の影響により、血管の直下の領域（血管直下領域）の画像が不明瞭になることが知られている。そのため、眼底の断層画像を観察するときや、断層画像を参照して網膜の層の厚さを解析するときなどには、観察や解析の信頼性を高めるために、画像中の血管位置を正確に特定することが望ましい。

しかしながら、従来の技術では、ＯＣＴ画像中の血管位置を高い確度で特定することは困難であった。なお、眼底の断層画像中の不明瞭な領域を探索して血管直下領域として特定し、この血管直下領域を基に血管位置を特定することが従来から行われている。しかし、この手法では、白内障等による眼球内の混濁の影響により全体として不明瞭な断層画像しか得られない場合などには、血管の位置を高確度で特定することは困難であった。また、ＯＣＴ画像を解析するだけでは、画像中の不明瞭な領域が血管に起因するものであるか、或いはそれ以外の原因によるものであるかを判別することが困難であった。

この発明は、このような問題を解決するためになされたもので、眼底のＯＣＴ画像中における血管位置を特定する処理の確度の向上を図ることが可能な眼底観察装置、眼底画像処理装置及びプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、低コヒーレンス光を信号光と参照光とに分割し、眼底を経由した前記信号光と参照物体を経由した参照光とを重畳させて干渉光を生成し、前記干渉光を検出して前記眼底の断層画像を形成する眼底観察装置であって、前記眼底に照明光を照射し、前記照明光の眼底反射光を検出して前記眼底の表面の２次元画像を撮影する撮影手段と、前記断層画像を解析して前記断層画像中の血管領域を特定する第１の特定手段と、前記２次元画像を解析して前記２次元画像中の血管領域を特定する第２の特定手段と、前記断層画像中の血管領域と前記２次元画像中の血管領域との共通領域を求め、前記共通領域に相当する前記断層画像中の領域を特定する画像処理手段と、表示手段と、前記共通領域に相当する領域を視認可能とするように前記断層画像を表示手段に表示させる制御手段と、を備えることを特徴とする。

また、請求項２に記載の発明は、低コヒーレンス光を信号光と参照光とに分割し、眼底を経由した前記信号光と参照物体を経由した参照光とを重畳させて干渉光を生成し、前記干渉光を検出して前記眼底の断層画像を形成する眼底観察装置であって、前記眼底の表面の２次元画像を受け付ける受付手段と、前記断層画像を解析して前記断層画像中の血管領域を特定する第１の特定手段と、前記２次元画像を解析して前記２次元画像中の血管領域を特定する第２の特定手段と、前記断層画像中の血管領域と前記２次元画像中の血管領域との共通領域を求め、前記共通領域に相当する前記断層画像中の領域を特定する画像処理手段と、表示手段と、前記共通領域に相当する領域を視認可能とするように前記断層画像を表示手段に表示させる制御手段と、を備えることを特徴とする。

また、請求項３に記載の発明は、眼底に照明光を照射し、前記照明光の眼底反射光を検出して前記眼底の表面の２次元画像を撮影する眼底観察装置であって、前記眼底の断層画像を受け付ける受付手段と、前記断層画像を解析して前記断層画像中の血管領域を特定する第１の特定手段と、前記２次元画像を解析して前記２次元画像中の血管領域を特定する第２の特定手段と、前記断層画像中の血管領域と前記２次元画像中の血管領域との共通領域を求め、前記共通領域に相当する前記断層画像中の領域を特定する画像処理手段と、表示手段と、前記共通領域に相当する領域を視認可能とするように前記断層画像を表示手段に表示させる制御手段と、を備えることを特徴とする。

また、請求項４に記載の発明は、請求項１〜請求項３のいずれか一項に記載の眼底観察装置であって、前記画像処理手段は、前記共通領域に相当する前記断層画像中の領域の画像を消去する、ことを特徴とする。

また、請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の眼底観察装置であって、前記画像処理手段は、前記断層画像を解析して前記共通領域の近傍領域における前記眼底の層位置を特定し、前記近傍領域の層位置に基づいて、前記共通領域に相当する領域に層位置を表す画像を付加する、ことを特徴とする。

また、請求項６に記載の発明は、請求項１〜請求項３のいずれか一項に記載の眼底観察装置であって、前記画像処理手段は、前記断層画像を解析して前記共通領域の近傍領域における前記眼底の層位置を特定し、前記近傍領域の層位置に基づいて、前記共通領域に相当する前記断層画像中の領域に層位置を表す画像を付加する、ことを特徴とする。

また、請求項７に記載の発明は、請求項５又は請求項６に記載の眼底観察装置であって、前記画像処理手段は、前記近傍領域内の画素の画素値に基づいて層の境界領域を前記層位置として特定し、前記境界領域の形態に基づいて前記共通領域における層の境界位置を推定し、前記推定された境界位置を表す画像を前記層位置を表す画像として付加する、ことを特徴とする。

また、請求項８に記載の発明は、請求項７に記載の眼底観察装置であって、前記画像処理手段は、前記共通領域の両側のそれぞれの近傍領域について、当該近傍領域と前記共通領域との境界における層の境界領域の位置を求め、前記両側の位置を結ぶ直線上の位置を前記境界位置として推定し、前記境界位置を表す画像として前記直線を付加する、ことを特徴とする。

また、請求項９に記載の発明は、請求項７に記載の眼底観察装置であって、前記画像処理手段は、前記共通領域の両側のそれぞれの近傍領域について、当該近傍領域と前記共通領域との境界における層の境界領域の位置及び傾きを求め、当該位置及び傾きに基づいて前記両側の位置を結ぶスプライン曲線上の位置を前記境界位置として推定し、前記境界位置を表す画像として前記スプライン曲線を付加する、ことを特徴とする。

また、請求項１０に記載の発明は、請求項５〜請求項９のいずれか一項に記載の眼底観察装置であって、前記層位置を表す画像に基づいて前記共通領域における前記眼底の層厚を演算する演算手段を備える、ことを特徴とする。

また、請求項１１に記載の発明は、眼底の断層画像及び前記眼底の表面の２次元画像を受け付ける受付手段と、前記断層画像を解析して前記断層画像中の血管領域を特定する第１の特定手段と、前記２次元画像を解析して前記２次元画像中の血管領域を特定する第２の特定手段と、前記断層画像中の血管領域と前記２次元画像中の血管領域との共通領域を求め、前記共通領域に相当する前記断層画像中の領域を特定する画像処理手段と、表示手段と、前記共通領域に相当する領域を視認可能とするように前記断層画像を表示手段に表示させる制御手段と、を備えることを特徴とする眼底画像処理装置である。

また、請求項１２に記載の発明は、表示手段を有し、眼底の断層画像及び前記眼底の表面の２次元画像を記憶するコンピュータを、前記断層画像中の血管領域を特定する第１の特定手段、前記２次元画像中の血管領域を特定する第２の特定手段、前記断層画像中の血管領域と前記２次元画像中の血管領域との共通領域を求め、前記共通領域に相当する前記断層画像中の領域を特定する画像処理手段、及び、前記共通領域に相当する領域を視認可能とするように前記断層画像を表示手段に表示させる制御手段として機能させる、ことを特徴とするプログラムである。

この発明によれば、眼底の断層画像中の血管領域を特定し、眼底表面の２次元画像中の血管領域を特定し、当該断層画像中の血管領域と当該２次元画像中の血管領域との共通領域を求め、この共通領域に相当する当該断層画像中の領域を特定し、共通領域に相当する領域を視認可能とするように断層画像を表示することができる。

したがって、この発明によれば、眼底の断層画像中の血管領域のうち、眼底表面の２次元画像と共通の血管領域を特定できるので、双方の画像を基に従来よりも高い確度で断層画像中の血管領域を特定することが可能である。また、共通領域に相当する領域を視認可能とするように断層画像を表示できるので、断層画像中における血管領域の位置を高確度で呈示できる。

この発明に係る眼底観察装置、眼底画像処理装置及びプログラムの実施形態の一例について、図面を参照しながら詳細に説明する。

この発明に係る眼底観察装置は、眼底の断層画像を取得する機能、及び／又は、眼底表面の２次元画像を撮影する機能を有する。前者の機能は、たとえばフーリエドメインタイプ、スウェプトソースタイプ、フルフィールドタイプなど、任意のＯＣＴ技術により実現可能である。後者の機能は、たとえば眼底カメラと同様の構成により実現可能である。

眼底の断層画像を取得する機能のみを有する場合、この発明に係る眼底観察装置は、外部装置により撮影された眼底表面の２次元画像を受け付ける機能を有する。一方、眼底表面の２次元画像を取得する機能のみを有する場合、この発明に係る眼底観察装置は、外部装置により取得された眼底の断層画像を受け付ける機能を有する。このような画像を受け付ける機能は、外部装置との間のデータ通信を司る構成や、画像が記録された記録媒体から当該画像を読み取る構成により実現可能である。

以下、眼底の断層画像及び表面の画像の双方を取得可能な構成の眼底観察装置についてした後に、それ以外の構成の眼底観察装置について説明する。更に、眼底観察装置の説明の後に、この発明に係る眼底画像処理装置及びプログラムについて説明する。

［装置構成］
図１に示す眼底観察装置１は、従来の眼底カメラと同様の構成により眼底表面の２次元画像を撮影し、かつ、フーリエドメインタイプのＯＣＴ技術により眼底のＯＣＴ画像を取得する。

［全体構成］
眼底観察装置１は、図１に示すように、眼底カメラユニット１Ａ、ＯＣＴユニット１５０及び演算制御装置２００を含んで構成される。眼底カメラユニット１Ａは、従来の眼底カメラとほぼ同様の光学系を有する。ＯＣＴユニット１５０は、ＯＣＴ画像を取得するための光学系を格納している。演算制御装置２００は、ＯＣＴユニット１５０により得られたデータに基づいてＯＣＴ画像を形成する処理に加え、各種の演算処理や制御処理を実行する。

ＯＣＴユニット１５０には、接続線１５２の一端が取り付けられている。接続線１５２の他端は、コネクタ部１５１により眼底カメラユニット１Ａに接続されている。接続線１５２の内部には光ファイバが導通されている。このように、ＯＣＴユニット１５０と眼底カメラユニット１Ａは、接続線１５２を介して光学的に接続されている。

〔眼底カメラユニットの構成〕
眼底カメラユニット１Ａは、眼底表面の２次元画像を形成するための光学系を有する。ここで、眼底表面の２次元画像とは、眼底表面を撮影したカラー画像やモノクロ画像、更には蛍光画像（フルオレセイン蛍光画像、インドシアニングリーン蛍光画像等）などを表す。眼底カメラユニット１Ａは、従来の眼底カメラと同様に、眼底Ｅｆを照明する照明光学系１００と、この照明光の眼底反射光を撮像装置１０に導く撮影光学系１２０とを備えている。

照明光学系１００は、観察光源１０１、コンデンサレンズ１０２、撮影光源１０３、コンデンサレンズ１０４、エキサイタフィルタ１０５及び１０６、リング透光板１０７、ミラー１０８、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）１０９、照明絞り１１０、リレーレンズ１１１、孔開きミラー１１２、対物レンズ１１３を含んで構成される。

観察光源１０１は、たとえば約４００ｎｍ〜７００ｎｍの範囲に含まれる可視領域の波長の照明光を出力する。撮影光源１０３は、たとえば約７００ｎｍ〜８００ｎｍの範囲に含まれる近赤外領域の波長の照明光を出力する。この近赤外光は、ＯＣＴユニット１５０で用いられる光の波長よりも短く設定されている（後述）。

また、撮影光学系１２０は、対物レンズ１１３、孔開きミラー１１２（の孔部１１２ａ）、撮影絞り１２１、バリアフィルタ１２２及び１２３、変倍レンズ１２４、リレーレンズ１２５、撮影レンズ１２６、ダイクロイックミラー１３４、フィールドレンズ（視野レンズ）１２８、ハーフミラー１３５、リレーレンズ１３１、ダイクロイックミラー１３６、撮影レンズ１３３、撮像装置１０（撮像素子１０ａ）、反射ミラー１３７、撮影レンズ１３８、撮像装置１２（撮像素子１２ａ）、レンズ１３９及びＬＣＤ１４０を含んで構成される。

更に、撮影光学系１２０には、ダイクロイックミラー１３４、ハーフミラー１３５、ダイクロイックミラー１３６、反射ミラー１３７、撮影レンズ１３８、レンズ１３９及びＬＣＤ１４０が設けられている。

ダイクロイックミラー１３４は、照明光学系１００からの照明光の眼底反射光を反射し、ＯＣＴユニット１５０からの信号光ＬＳを透過させる。

また、ダイクロイックミラー１３６は、観察光源１０１からの照明光の眼底反射光を透過させ、撮影光源１０３からの照明光の眼底反射光を反射する。

ＬＣＤ１４０は、被検眼Ｅを固視させるための固視標（内部固視標）を表示する。ＬＣＤ１４０からの光は、レンズ１３９により集光され、ハーフミラー１３５により反射され、フィールドレンズ１２８を経由してダイクロイックミラー１３６に反射される。更に、この光は、撮影レンズ１２６、リレーレンズ１２５、変倍レンズ１２４、孔開きミラー１１２（の孔部１１２ａ）、対物レンズ１１３等を経由して、被検眼Ｅに入射する。それにより、被検眼Ｅの眼底Ｅｆに内部固視標が投影される。

撮像素子１０ａは、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅｓ）やＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）等の撮像素子である。撮像素子１０ａは、特に、近赤外領域の波長の光を検出する。つまり、撮像装置１０は、近赤外光を検出する赤外線テレビカメラとして機能する。撮像装置１０は、近赤外光の検出結果として映像信号を出力する。なお、撮像装置１０による撮影時には、たとえば撮影光源１０３からの照明光が用いられる。

タッチパネルモニタ１１は、この映像信号に基づいて、眼底Ｅｆの表面の２次元画像（眼底画像Ｅｆ′）を表示する。また、この映像信号は演算制御装置２００に送られる。

撮像素子１２ａは、ＣＣＤやＣＭＯＳ等の撮像素子である。撮像素子１２ａは、特に、可視領域の波長の光を検出する。つまり、撮像装置１２は、可視光を検出するテレビカメラである。撮像装置１２は、可視光の検出結果として映像信号を出力する。なお、撮像装置１２による眼底撮影時には、たとえば観察光源１０１からの照明光が用いられる。

タッチパネルモニタ１１は、この映像信号に基づいて、眼底Ｅｆの表面の２次元画像（眼底画像Ｅｆ′）を表示する。また、この映像信号は演算制御装置２００に送られる。

眼底カメラユニット１Ａには、走査ユニット１４１とレンズ１４２とが設けられている。走査ユニット１４１は、ＯＣＴユニット１５０から出力される光（信号光ＬＳ；後述）の眼底Ｅｆに対する照射位置を走査する。

レンズ１４２は、ＯＣＴユニット１５０から接続線１５２を通じて導光された信号光ＬＳを平行な光束にして走査ユニット１４１に入射させる。また、レンズ１４２は、走査ユニット１４１を経由してきた信号光ＬＳの眼底反射光を集束させる。

図２に、走査ユニット１４１の構成の一例を示す。走査ユニット１４１は、ガルバノミラー１４１Ａ、１４１Ｂと、反射ミラー１４１Ｃ、１４１Ｄとを含んで構成されている。

ガルバノミラー１４１Ａ、１４１Ｂは、それぞれ回動軸１４１ａ、１４１ｂを中心に回動可能に配設された反射ミラーである。各ガルバノミラー１４１Ａ、１４１Ｂは、後述の駆動機構（図５に示すミラー駆動機構２４１、２４２）によって回動軸１４１ａ、１４１ｂを中心にそれぞれ回動される。それにより、各ガルバノミラー１４１Ａ、１４１Ｂの反射面（信号光ＬＳを反射する面）の向きが変更される。

回動軸１４１ａ、１４１ｂは、互いに直交して配設されている。図２においては、ガルバノミラー１４１Ａの回動軸１４１ａは、紙面に対して平行方向に配設されている。また、ガルバノミラー１４１Ｂの回動軸１４１ｂは、紙面に対して直交する方向に配設されている。

すなわち、ガルバノミラー１４１Ｂは、図２中の両側矢印に示す方向に回動可能に構成され、ガルバノミラー１４１Ａは、当該両側矢印に対して直交する方向に回動可能に構成されている。それにより、ガルバノミラー１４１Ａ、１４１Ｂは、信号光ＬＳの反射方向を互いに直交する方向に変更するようにそれぞれ作用する。図１、図２から分かるように、ガルバノミラー１４１Ａを回動させると信号光ＬＳはｘ方向に走査され、ガルバノミラー１４１Ｂを回動させると信号光ＬＳはｙ方向に走査される。

ガルバノミラー１４１Ａ、１４１Ｂにより反射された信号光ＬＳは、反射ミラー１４１Ｃ、１４１Ｄにより反射され、ガルバノミラー１４１Ａに入射したときと同じ向きに進行する。

なお、接続線１５２の内部の光ファイバ１５２ａの端面１５２ｂは、レンズ１４２に対峙して配設される。端面１５２ｂから出射された信号光ＬＳは、レンズ１４２に向かってビーム径を拡大しつつ進行し、レンズ１４２によって平行な光束とされる。逆に、眼底Ｅｆを経由した信号光ＬＳは、レンズ１４２により端面１５２ｂに向けて集束されて光ファイバ１５２ａに入射する。

〔ＯＣＴユニットの構成〕
次に、ＯＣＴユニット１５０の構成について図３を参照しつつ説明する。ＯＣＴユニット１５０は、眼底のＯＣＴ画像を形成するための光学系を有する。

ＯＣＴユニット１５０は、従来の光画像計測装置とほぼ同様の光学系を備えている。すなわち、ＯＣＴユニット１５０は、低コヒーレンス光を参照光と信号光に分割し、被検眼を経由した信号光と参照物体を経由した参照光とを重畳させて干渉光を生成してこれを検出する。この検出結果（検出信号）は演算制御装置２００に入力される。演算制御装置２００は、この検出信号を解析して眼底の断層画像や３次元画像を形成する。

低コヒーレンス光源１６０は、低コヒーレンス光Ｌ０を出力する広帯域光源により構成される。広帯域光源としては、たとえば、スーパールミネセントダイオード（ＳＬＤ：Ｓｕｐｅｒ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｔ Ｄｉｏｄｅ）や、発光ダイオード（ＬＥＤ：Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｅｄ Ｄｉｏｄｅ）などが用いられる。

低コヒーレンス光Ｌ０は、たとえば、近赤外領域の波長の光を含み、かつ、数十マイクロメートル程度の時間的コヒーレンス長を有する光とされる。低コヒーレンス光Ｌ０は、眼底カメラユニット１Ａの照明光（波長約４００ｎｍ〜８００ｎｍ）よりも長い波長、たとえば約８００ｎｍ〜９００ｎｍの範囲に含まれる波長を有する。

低コヒーレンス光源１６０から出力された低コヒーレンス光Ｌ０は、光ファイバ１６１を通じて光カプラ１６２に導かれる。光ファイバ１６１は、たとえばシングルモードファイバやＰＭファイバ（Ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ ｍａｉｎｔａｉｎｉｎｇ ｆｉｂｅｒ；偏波面保持ファイバ）等により構成される。光カプラ１６２は、低コヒーレンス光Ｌ０を参照光ＬＲと信号光ＬＳとに分割する。

なお、光カプラ１６２は、光を分割する手段（スプリッタ；ｓｐｌｉｔｔｅｒ）、及び、光を重畳する手段（カプラ；ｃｏｕｐｌｅｒ）の双方として作用するものであるが、ここでは慣用的に「光カプラ」と称することにする。

光カプラ１６２により生成された参照光ＬＲは、シングルモードファイバ等からなる光ファイバ１６３により導光されてファイバ端面から出射される。更に、参照光ＬＲは、コリメータレンズ１７１により平行光束とされた後に、ガラスブロック１７２及び濃度フィルタ１７３を経由し、参照ミラー１７４により反射される。参照ミラー１７４は、この発明の「参照物体」の例である。

参照ミラー１７４により反射された参照光ＬＲは、再び濃度フィルタ１７３及びガラスブロック１７２を経由し、コリメータレンズ１７１によって光ファイバ１６３のファイバ端面に集光され、光ファイバ１６３を通じて光カプラ１６２に導かれる。

ここで、ガラスブロック１７２と濃度フィルタ１７３は、参照光ＬＲと信号光ＬＳの光路長（光学距離）を合わせるための遅延手段として、また、参照光ＬＲと信号光ＬＳの分散特性を合わせるための分散補償手段として作用する。

また、濃度フィルタ１７３は、参照光ＬＲの光量を減少させる減光フィルタとしても作用する。濃度フィルタ１７３は、たとえば、回転型のＮＤ（Ｎｅｕｔｒａｌ Ｄｅｎｓｉｔｙ）フィルタにより構成される。濃度フィルタ１７３は、モータ等の駆動装置を含んで構成される駆動機構（図５に示す濃度フィルタ駆動機構２４４）によって回転駆動される。それにより、干渉光ＬＣの生成に寄与する参照光ＬＲの光量が変更される。

また、参照ミラー１７４は、参照光ＬＲの進行方向（図３に示す両側矢印方向）に移動可能とされている。それにより、被検眼Ｅの眼軸長やワーキングディスタンス（対物レンズ１１３と被検眼Ｅとの距離）などに応じた参照光ＬＲの光路長を確保できる。また、参照ミラー１７４を移動させることにより、眼底Ｅｆの任意の深度位置の画像を取得することができる。なお、参照ミラー１７４は、モータ等の駆動装置を含んで構成される駆動機構（図５に示す参照ミラー駆動機構２４３）によって移動される。

一方、光カプラ１６２により生成された信号光ＬＳは、シングルモードファイバ等からなる光ファイバ１６４により接続線１５２の端部まで導光される。接続線１５２の内部には光ファイバ１５２ａが導通されている。ここで、光ファイバ１６４と光ファイバ１５２ａは、単一の光ファイバから形成されていてもよいし、各々の端面同士を接合するなどして一体的に形成されていてもよい。いずれにしても、光ファイバ１６４、１５２ａは、眼底カメラユニット１ＡとＯＣＴユニット１５０との間で、信号光ＬＳを伝送可能に構成されていれば十分である。

信号光ＬＳは、接続線１５２内部を導光されて眼底カメラユニット１Ａに案内される。更に、信号光ＬＳは、レンズ１４２、走査ユニット１４１、ダイクロイックミラー１３４、撮影レンズ１２６、リレーレンズ１２５、変倍レンズ１２４、撮影絞り１２１、孔開きミラー１１２の孔部１１２ａ、対物レンズ１１３を経由して被検眼Ｅに照射される。なお、信号光ＬＳを被検眼Ｅに照射させるときには、バリアフィルタ１２２、１２３は、それぞれ事前に光路から退避される。

被検眼Ｅに入射した信号光ＬＳは、眼底Ｅｆ上にて結像し反射される。このとき、信号光ＬＳは、眼底Ｅｆの表面で反射されるだけでなく、眼底Ｅｆの深部領域にも到達して屈折率境界において散乱される。したがって、眼底Ｅｆを経由した信号光ＬＳは、眼底Ｅｆの表面形態を反映する情報と、眼底Ｅｆの深層組織の屈折率境界における後方散乱の状態を反映する情報とを含んでいる。

信号光ＬＳの眼底反射光は、眼底カメラユニット１Ａ内の上記経路を逆向きに進行して光ファイバ１５２ａの端面１５２ｂに集光され、光ファイバ１５２を通じてＯＣＴユニット１５０に入射し、光ファイバ１６４を通じて光カプラ１６２に戻ってくる。

光カプラ１６２は、被検眼Ｅを経由して戻ってきた信号光ＬＳと、参照ミラー１７４にて反射された参照光ＬＲとを重畳して干渉光ＬＣを生成する。この干渉光ＬＣは、シングルモードファイバ等からなる光ファイバ１６５を通じてスペクトロメータ１８０に導かれる。

なお、この実施形態ではマイケルソン型の干渉計を採用しているが、たとえばマッハツェンダー型など任意のタイプの干渉計を適宜に採用することが可能である。

スペクトロメータ（分光計）１８０は、コリメータレンズ１８１、回折格子１８２、結像レンズ１８３、ＣＣＤ１８４を含んで構成される。回折格子１８２は、光を透過させる透過型の回折格子であってもよいし、光を反射する反射型の回折格子であってもよい。また、ＣＣＤ１８４に代えて、ＣＭＯＳ等の他の光検出素子を用いることも可能である。

スペクトロメータ１８０に入射した干渉光ＬＣは、コリメータレンズ１８１により平行光束とされ、回折格子１８２によって分光（スペクトル分解）される。分光された干渉光ＬＣは、結像レンズ１８３によってＣＣＤ１８４の撮像面上に結像される。ＣＣＤ１８４は、干渉光ＬＣの各スペクトル成分を検出して電荷に変換する。ＣＣＤ１８４は、この電荷を蓄積して検出信号を生成する。更に、ＣＣＤ１８４は、この検出信号を演算制御装置２００に送信する。電荷の蓄積時間や蓄積タイミング、更には検出信号の送信タイミングは、たとえば演算制御装置２００により制御される。

〔演算制御装置の構成〕
次に、演算制御装置２００の構成について説明する。演算制御装置２００は、ＯＣＴユニット１５０のＣＣＤ１８４から入力される検出信号を解析して、眼底ＥｆのＯＣＴ画像を形成する。このときの解析手法は、従来のフーリエドメインＯＣＴの手法と同様である。

また、演算制御装置２００は、眼底カメラユニット１Ａの撮像装置１０、１２から出力される映像信号に基づいて眼底Ｅｆの表面の形態を示す２次元画像を形成する。

更に、演算制御装置２００は、眼底カメラユニット１Ａ及びＯＣＴユニット１５０の各部を制御する。

眼底カメラユニット１Ａの制御として、演算制御装置２００は、観察光源１０１や撮影光源１０３による照明光の出力制御、エキサイタフィルタ１０５、１０６やバリアフィルタ１２２、１２３の光路上への挿入／退避動作の制御、ＬＣＤ１４０等の表示装置の動作制御、照明絞り１１０の移動制御（絞り値の制御）、撮影絞り１２１の絞り値の制御、変倍レンズ１２４の移動制御（倍率の制御）などを行う。更に、演算制御装置２００は、ガルバノミラー１４１Ａ、１４１Ｂの動作制御を行う。

また、ＯＣＴユニット１５０の制御として、演算制御装置２００は、低コヒーレンス光源１６０による低コヒーレンス光Ｌ０の出力制御、参照ミラー１７４の移動制御、濃度フィルタ１７３の回転動作（参照光ＬＲの光量の減少量の変更動作）の制御、ＣＣＤ１８４の蓄積タイミングや信号出力タイミングの制御などを行う。

演算制御装置２００のハードウェア構成について図４を参照しつつ説明する。

演算制御装置２００は、従来のコンピュータと同様のハードウェア構成を備えている。具体的には、演算制御装置２００は、マイクロプロセッサ２０１、ＲＡＭ２０２、ＲＯＭ２０３、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）２０４、キーボード２０５、マウス２０６、ディスプレイ２０７、画像形成ボード２０８及び通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）２０９を含んで構成される。これら各部は、バス２００ａにより接続されている。

マイクロプロセッサ２０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等を含んで構成される。マイクロプロセッサ２０１は、制御プログラム２０４ａをハードディスクドライブ２０４から読み出してＲＡＭ２０２上に展開することにより、この実施形態に特徴的な動作を眼底観察装置１に実行させる。

また、マイクロプロセッサ２０１は、前述した装置各部の制御や、各種の演算処理などを実行する。また、マイクロプロセッサ２０１は、キーボード２０５やマウス２０６からの操作信号を受け、その操作内容に応じて装置各部を制御する。更に、マイクロプロセッサ２０１は、ディスプレイ２０７による表示処理の制御や、通信インターフェイス２０９によるデータや信号の送受信処理の制御などを行う。

キーボード２０５、マウス２０６及びディスプレイ２０７は、眼底観察装置１のユーザインターフェイスとして使用される。キーボード２０５は、たとえば文字や数字等をタイピング入力するためのデバイスとして用いられる。マウス２０６は、ディスプレイ２０７の表示画面に対する各種入力操作を行うためのデバイスとして用いられる。

また、ディスプレイ２０７は、たとえばＬＣＤやＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）ディスプレイ等の表示デバイスであり、眼底観察装置１により形成された眼底Ｅｆの画像などの各種の画像を表示したり、操作画面や設定画面などの各種の画面を表示したりする。

なお、眼底観察装置１のユーザインターフェイスは、このような構成に限定されるものではなく、たとえばトラックボール、ジョイスティック、タッチパネル式のＬＣＤ、眼科検査用のコントロールパネルなどを含んでいてもよい。ユーザインターフェイスとしては、情報を表示出力する機能と、情報を入力したり装置の操作を行ったりする機能とを具備する任意の構成を採用できる。

画像形成ボード２０８は、眼底Ｅｆの画像（画像データ）を形成する処理を行う専用の電子回路である。画像形成ボード２０８には、眼底画像形成ボード２０８ａとＯＣＴ画像形成ボード２０８ｂとが設けられている。

眼底画像形成ボード２０８ａは、撮像装置１０や撮像装置１２からの映像信号に基づいて眼底画像の画像データを形成する専用の電子回路である。眼底画像形成ボード２０８ａは、眼底画像Ｅｆ′を撮影するための光学系（照明光学系１００、撮影光学系１２０）とともに、この発明の「撮影手段」の一例として機能する。

また、ＯＣＴ画像形成ボード２０８ｂは、ＯＣＴユニット１５０のＣＣＤ１８４からの検出信号に基づいて眼底Ｅｆの断層画像の画像データを形成する専用の電子回路である。

このような画像形成ボード２０８を設けることにより、眼底画像や断層画像を形成する処理の処理速度を向上させることができる。

通信インターフェイス２０９は、マイクロプロセッサ２０１からの制御信号を、眼底カメラユニット１ＡやＯＣＴユニット１５０に送信する。また、通信インターフェイス２０９は、撮像装置１０、１２からの映像信号や、ＯＣＴユニット１５０のＣＣＤ１８４からの検出信号を受信して、画像形成ボード２０８に入力する。このとき、通信インターフェイス２０９は、撮像装置１０、１２からの映像信号を眼底画像形成ボード２０８ａに入力し、ＣＣＤ１８４からの検出信号をＯＣＴ画像形成ボード２０８ｂに入力するようになっている。

また、演算制御装置２００がＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）やインターネット等の通信回線に接続されている場合には、ＬＡＮカード等のネットワークアダプタやモデム等の通信機器を通信インターフェイス２０９に具備させ、この通信回線を介してデータ通信を行えるように構成できる。この場合、制御プログラム２０４ａを格納するサーバを通信回線上に設置するとともに、演算制御装置２００を当該サーバのクライアント端末として構成することにより、眼底観察装置１を動作させることができる。

〔制御系の構成〕
次に、眼底観察装置１の制御系の構成について図５及び図６を参照しつつ説明する。

（制御部）
眼底観察装置１の制御系は、演算制御装置２００の制御部２１０を中心に構成される。制御部２１０は、マイクロプロセッサ２０１、ＲＡＭ２０２、ＲＯＭ２０３、ハードディスクドライブ２０４（制御プログラム２０４ａ）、通信インターフェイス２０９等を含んで構成される。

制御部２１０には、主制御部２１１と記憶部２１２が設けられている。主制御部２１１は、前述した各種の制御を行う。特に、主制御部２１１は、この発明の「制御手段」の一例として機能し、眼底Ｅｆの断層画像を表示部２４０Ａに表示させる。

記憶部２１２は、各種のデータを記憶する。記憶部２１２に記憶されるデータとしては、たとえば、ＯＣＴ画像の画像データ、眼底画像Ｅｆ′の画像データ、被検者情報などがある。なお、被検者情報は、患者ＩＤや氏名など、被検者に関する情報である。主制御部２１１は、記憶部２１２にデータを書き込む処理や、記憶部２１２からデータを読み出す処理を行う。

（画像形成部）
画像形成部２２０は、撮像装置１０、１２からの映像信号に基づいて眼底画像Ｅｆ′の画像データを形成する。

また、画像形成部２２０は、ＣＣＤ１８４からの検出信号に基づいて眼底Ｅｆの断層画像の画像データを形成する。この処理には、たとえば、ノイズ除去（ノイズ低減）、フィルタ処理、ＦＦＴ（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）などが含まれている。画像形成部２２０は、たとえば、検出信号の強度、より詳しくは周波数成分の強度に基づいて画素値（輝度値）を決定することにより、断層画像の画像データを形成する。

画像形成部２２０は、画像形成ボード２０８や通信インターフェイス２０９等を含んで構成される。なお、この明細書では、「画像データ」と、それに基づいて表示される「画像」とを同一視することがある。

（画像処理部）
画像処理部２３０は、画像形成部２２０により形成された画像の画像データに対して各種の画像処理や解析処理を施す。たとえば、画像処理部２３０は、画像の輝度補正や分散補正等の各種補正処理などを実行する。

また、画像処理部２３０は、画像形成部２２０により形成された断層画像の間の画素を補間する補間処理を実行することにより、眼底Ｅｆの３次元画像の画像データを形成する。

なお、３次元画像の画像データとは、３次元座標系により画素の位置が定義された画像データを意味する。３次元画像の画像データとしては、３次元的に配列されたボクセルからなる画像データがある。この画像データは、ボリュームデータ或いはボクセルデータなどと呼ばれる。ボリュームデータに基づく画像を表示させる場合、画像処理部２３０は、このボリュームデータに対してレンダリング処理（ボリュームレンダリングやＭＩＰ（Ｍａｘｉｍｕｍ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ：最大値投影）など）を施して、特定の視線方向から見たときの擬似的な３次元画像の画像データを形成する。ディスプレイ２０７等の表示デバイスには、この画像データに基づく擬似的な３次元画像が表示される。

また、３次元画像の画像データとして、複数の断層画像のスタックデータを形成することも可能である。スタックデータは、複数の走査線に沿って得られた複数の断層画像を、走査線の位置関係に基づいて３次元的に配列させることにより得られる画像データである。

（血管領域特定部）
画像処理部２３０には血管領域特定部２３１が設けられている。血管領域特定部２３１には、断層画像解析部２３２と眼底画像解析部２３３が設けられている。

断層画像解析部２３２は、眼底Ｅｆの断層画像を解析して、この断層画像中の血管領域を抽出する。断層画像解析部２３２は、この発明の「第１の特定手段」の例である。また、眼底画像解析部２３３は、眼底画像Ｅｆ′を解析して、眼底画像Ｅｆ′中の血管領域を抽出する。眼底画像解析部２３３は、この発明の「第２の特定手段」の例である。

ここで、血管領域とは、眼底Ｅｆの血管に相当する画像領域を意味する。また、断層画像においては、血管の断面に相当する画像領域に加え、この画像領域の下方（図１に示すｚ方向）に位置する画像領域を含んでいてもよい。つまり、血管領域は、被検眼Ｅの角膜側から眼底を見たときの血管の位置に相当する画像領域であればよい。換言すると、ｘｙｚ座標系における血管の座標値が（ｘ、ｙ、ｚ）である場合において、この座標値（ｘ、ｙ、ｚ）をｘｙ平面に投影して得られる座標値（ｘ、ｙ）で血管領域の位置を表現することができる。

（断層画像解析部）
断層画像解析部２３２が実行する処理の例を説明する。そのために、眼底Ｅｆの断層画像について説明する。眼底Ｅｆには、網膜や脈絡膜などの層が存在する。また、網膜には、眼底表面側から深度方向に向かって順に、内境界膜、神経繊維層、神経節細胞層、内網状層、内顆粒層、外網状層、外顆粒層、外境界膜、視細胞層、網膜色素上皮層が存在する。眼底Ｅｆの断層画像は、これらの層の積層形態を表す。

図７に示す断層画像Ｇには、眼底Ｅｆの層に相当する層領域Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３と、層の境界に相当する境界領域ｇ１、ｇ２、ｇ３、ｇ４が描写されている。図７中の符号Ｖ１は、眼底血管の断面に相当する画像領域（血管断面領域）を表す。また、符号Ｖ２は、血管断面領域Ｖ１の直下に位置する画像領域（血管直下領域）を表している。血管領域Ｖは、血管断面領域Ｖ１と血管直下領域Ｖ２とを含む画像領域とする。符号ＬＳは、断層画像Ｇを取得するときの信号光の照射方向を表している。

血管領域Ｖは、血管壁や血液や血流などに起因するノイズによって明瞭に表示されない。したがって、血管領域Ｖにおいては、層領域Ｌ２、Ｌ３や境界領域ｇ２〜ｇ４は明瞭に描写されない。

第１の処理例として、断層画像解析部２３２は、まず、断層画像を解析して所定の層位置を特定する。この所定の層位置は、たとえば内接／外接位置であるとする。次に、断層画像解析部２３２は、断層画像中の内接／外接位置上の画素に対して、眼底Ｅｆの深度方向（＋ｚ方向及び／又は−ｚ方向）に位置する複数の画素を断層画像から抽出する。

この処理の具体例を図８に示す。境界領域ｇ３を内接／外接位置とする。符号Ｐは、境界領域ｇ３上の任意の画素である。断層画像解析部２３２は、画素Ｐよりも眼底表面側（−ｚ方向）に位置する画素ｐα（α＝１〜５）と、画素Ｐの直下（＋ｚ方向）に位置する画素ｐβ（β＝１〜５）を断層画像Ｇから抽出する。

なお、抽出される画素の個数は任意である。また、抽出される画素の個数は、＋ｚ方向と−ｚ方向とで同じであってもよいし異なってもよい。また、＋ｚ方向の画素のみを抽出してもよいし、−ｚ方向の画素のみを抽出してもよい。また、境界領域ｇ３上に画素が存在しない場合には、境界領域ｇ３の最も近くに位置する画素を境界領域ｇ３上の画素とみなすことができる。

次に、断層画像解析部２３２は、画素ｐα、ｐβ（及び画素Ｐ）の各画素値（輝度値）を取得し、これら画素値のばらつきを表す統計値を算出する。この統計値としては、標準偏差や分散など、複数の画素値を母集団としたときに当該複数の画素値のばらつきを定義する任意の値を用いることができる。

次に、断層画像解析部２３２は、この統計値が所定範囲に含まれるか判断する。たとえば統計値が標準偏差や分散である場合には、或る閾値以下の範囲を上記所定範囲として設定できる。より具体的に説明すると、当該閾値をΣとし、画素Ｐに対応する統計値を標準偏差σ（Ｐ）とした場合、断層画像解析部２３２は「σ（Ｐ）≦Σ」であるか判断する。

なお、閾値Σは、たとえば、断層画像Ｇの次のような特徴に基づいて設定される。断層画像Ｇは、眼底Ｅｆの微細構造（層領域や境界領域）を表す画像であるが、血管領域については微細構造を表現できない。断層画像Ｇが輝度画像である場合には、血管領域はほぼ一様に黒く表現される。つまり、血管領域中の画素はほぼ一様に低い輝度値を有している。閾値Σは、境界領域ｇ３上の画素について、それが血管領域中の画素であるのか否かを判断するために用いられる。このような閾値Σは、たとえば、多数の断層画像について、血管領域中の画素の輝度値の標準偏差と、それ以外の画像領域の画素の輝度値の標準偏差とを比較し、比較結果を統計的に処理（たとえば平均を取るなど）して決定することが可能である。なお、閾値Σの決定方法はこれに限定されるものではない。また、標準偏差以外の統計値についても、同様に決定することが可能である。

断層画像解析部２３２は、境界領域ｇ３上の各画素Ｐについてこのような判断を行う。そして、断層画像解析部２３２は、統計値が所定範囲に含まれるような画素を特定する。上記の具体例においては、断層画像解析部２３２は、標準偏差σ（Ｐ）が閾値Σ以下であるような境界領域ｇ３上の画素Ｐを特定する。それにより、次のような画素の集合Ｓが得られる：Ｓ＝｛境界領域ｇ３上の画素Ｐ：σ（Ｐ）≦Σ｝。

集合Ｓは、境界領域ｇ３上の画素Ｐのうち、血管領域内に位置すると判断された画素の集合である。断層画像解析部２３２は、以上のようにして、断層画像中の血管領域を特定する。以上で、第１の処理例の説明を終了する。

断層画像解析部２３２の第２の処理例を説明する。第２の処理例を適用する場合には、断面位置の異なる複数の断層画像が事前に取得される。複数の断層画像は、たとえば、互いに平行な断面を有する（図１４に示す断層画像Ｇ１〜Ｇｍを参照）。

断層画像解析部２３２は、まず、複数の断層画像をそれぞれ眼底Ｅｆの深度方向（ｚ方向）に積算して積算画像を形成する。この処理は、たとえば次のように実行される。断層画像は、信号光ＬＳの照射位置（走査点）における深度方向の画像（１次元画像）を配列して形成された画像である。断層画像解析部２３２は、各１次元画像中の画素の画素値（輝度値）を積算することにより積算画像を形成する。

積算画像は、信号光ＬＳの走査領域における眼底Ｅｆの表面形態を擬似的に表現した画像であり、眼底画像Ｅｆ′と同様の画像である。なお、図１４の説明の後に、断層画像Ｇ１〜Ｇｍから積算画像を形成する処理の例を説明する。

次に、断層画像解析部２３２は、積算画像を解析し、眼底Ｅｆにおける血管の走行位置を表す走行位置情報を求める。積算画像は、上記のように、眼底Ｅｆの表面形態を擬似的に表現した画像である。積算画像には、眼底Ｅｆの血管に相当する画像（血管領域）が含まれている。

断層画像解析部２３２は、たとえば次のようにして、積算画像中の血管領域を抽出する。まず、断層画像解析部２３２は、積算画像に対して所定のフィルタ処理を施す。このフィルタ処理では、たとえば、階調変換処理、画像強調処理、コントラスト変換処理、エッジ検出処理、画像平均化処理、画像平滑化処理など、積算画像中の血管領域と多の画像領域との識別を容易にするための処理を実行する。

次に、断層画像解析部２３２は、所定の閾値に基づいて積算画像を二値化する。この閾値は、たとえば多数の積算画像の解析結果に基づいて事前に設定される。なお、積算画像における画素値（輝度値）の分布のヒストグラム等に基づいて当該積算画像固有の閾値を求め、この閾値に基づいて二値化処理を行うこともできる。このような二値化処理により、積算画像中の血管領域が強調される。

断層画像解析部２３２は、二値化処理後の積算画像の画素値（輝度値）に基づいて血管領域を抽出する。そして、断層画像解析部２３２は、積算画像中における血管領域の位置を特定し、この血管領域の位置情報を走行位置情報とする。なお、断層画像はｘｙｚ座標系にて定義されており、積算画像は断層画像に基づいて形成されることを考慮すると、積算画像もｘｙｚ座標系（又はｘｙ座標系）にて定義された画像となる。よって、走行位置情報は、ｘｙｚ座標系（又はｘｙ座標系）の座標値により定義された積算画像中の血管領域の位置情報である。

最後に、断層画像解析部２３２は、走行位置情報に基づいて断層画像中の血管領域を特定する。このとき、眼底Ｅｆの任意の断面位置における断層画像中の血管領域を特定することができる。

たとえば、積算画像の形成処理に供された断層画像については、積算画像を定義する座標系と当該断層画像を定義する座標系とは同じであるので、積算画像中の血管領域と同じ座標値を有する当該断層画像中の画像領域を特定し、この画像領域を血管領域に設定する。

また、積算画像の定義域内の任意の位置に断面が設定された断層画像については、たとえば次のようにして血管領域を特定できる。当該断層画像は、３次元画像の画像データに基づいて形成される。積算画像を定義する座標系と３次元画像の画像データを定義する座標系とは同じであるので、積算画像中の血管領域と同じ座標値を有する当該断層画像中の画像領域を特定し、この画像領域を血管領域に設定する。

なお、３次元画像の画像データに基づかずに、積算画像の定義域内を信号光ＬＳで走査して取得された断層画像についても、後述の走査位置情報を参照することにより、同様に血管領域を特定することが可能である。以上で、第２の処理例の説明を終了する。

断層画像解析部２３２の第３の処理例を説明する。第３の処理例を適用する場合には、第２の処理例と同様の複数の断層画像と、眼底画像Ｅｆ′とが事前に取得される。なお、第３の処理例においては、眼底画像解析部２３３により、眼底画像Ｅｆ′中の血管領域が事前に特定されているものとする（後述）。

断層画像解析部２３２は、眼底画像Ｅｆ′の血管領域に基づき、眼底Ｅｆにおける血管の走行位置を表す走行位置情報を求める。

次に、断層画像解析部２３２は、第２の処理例と同様に積算画像を形成する。積算画像は、前述のように、眼底Ｅｆの表面形態を擬似的に表現した画像であり、眼底画像Ｅｆ′と同様の画像である。

次に、断層画像解析部２３２は、眼底画像Ｅｆ′と積算画像との位置合わせを行う。この処理は、たとえば、眼底画像Ｅｆ′中の特徴的な領域（特徴領域）と、積算画像中の特徴領域とを位置合わせすることにより実行できる。特徴領域としては、たとえば、血管領域、視神経乳頭に相当する画像領域、黄斑部に相当する画像領域、血管の分岐位置などがある。なお、画像の位置合わせ処理は、たとえば、パターンマッチングや画像相関など、公知の画像処理を用いて行うことができる。このような位置合わせ処理により、眼底画像Ｅｆ′が定義された座標系と、積算画像が定義された座標系との間の座標変換式が得られる。

次に、断層画像解析部２３２は、上記位置合わせの結果に基づいて、眼底画像Ｅｆ′中の血管領域に対応する積算画像中の画像領域を特定する。この処理は、たとえば、上記座標変換式を用いて、走行位置情報に示す眼底画像Ｅｆ′中の血管領域の座標値を、積算画像が定義された座標系の座標値に変換することにより行う。それにより、眼底画像Ｅｆ′中の血管領域に対応する積算画像中の画像領域（血管領域）が特定される。

次に、断層画像解析部２３２は、積算画像中の血管領域と断層画像の断面との交差領域を特定する。この処理は、第２の処理例と同様にして実行できる。なお、この交差領域は、眼底表面に相当する画像領域中に定義されている。

最後に、断層画像解析部２３２は、この交差領域を含むように断層画像の血管領域を特定する。交差領域は、上記のように眼底表面に相当する画像領域に定義されている。断層画像解析部２３２は、断層画像における当該交差領域の直下の画像領域を血管領域に設定する。たとえば、交差領域の座標値を（ｘ、ｙ）とした場合、断層画像解析部２３２は、座標値（ｘ、ｙ、ｚ）で定義される画像領域を血管領域に設定する。

このように、第３の処理例では、眼底画像Ｅｆ′中の血管領域を特定し、この血管領域に対応する積算画像中の画像領域を特定し、この画像領域と断層画像の共通の領域を当該断層画像の血管領域に設定している。一般に、眼底画像Ｅｆ′は積算画像よりも明瞭な画像である。したがって、眼底画像Ｅｆ′から抽出される血管領域は、積算画像から抽出される血管領域（第２の処理例）よりも確度や精度が高い。よって、第３の処理例によれば、第２の処理例よりも高確度、高精度で血管領域を設定することができる。なお、第３の処理例の確度や精度は、眼底画像Ｅｆ′と積算画像との位置合わせ処理にも依存しているので、この位置合わせ処理を好適に行うことも必要である。

（眼底画像解析部）
眼底画像解析部２３３が実行する処理の例を説明する。そのために、眼底画像Ｅｆ′について説明する。眼底画像Ｅｆ′中には、図９に示すように、眼底Ｅｆの表面（付近）に位置する血管に相当する画像領域（血管領域）Ｗが存在する。血管領域Ｗは、たとえば蛍光撮影を実施することにより、非常に鮮明に描写される。

眼底画像解析部２３３は、たとえば、第２の処理例と同様のフィルタ処理を眼底画像Ｅｆ′に施し、ｘ方向やｙ方向における画素値（輝度値）の変化を検出して眼底画像Ｅｆ′中の血管領域を特定する。

また、血管領域と他の画像領域とを判別するための閾値処理を眼底画像Ｅｆ′に施すことにより血管領域を特定することも可能である。なお、この閾値は、事前に設定されたものであってもよいし、眼底画像Ｅｆ′毎に設定されたものであってもよい。前者の場合の閾値は、たとえば、臨床的に取得された多数の眼底画像を解析して統計的に求めることができる。また、当該被検眼Ｅに対して過去に撮影された眼底画像を解析して、被検眼Ｅ毎に閾値を取得しておいてもよい。一方、後者の場合の閾値は、たとえば、眼底画像Ｅｆ′中の画素の画素値のヒストグラムを作成し、このヒストグラムを参照して設定することができる。

（断層画像処理部）
画像処理部２３０には断層画像処理部２３４が設けられている。断層画像処理部２３４は、血管領域特定部２３１により特定された血管領域に基づいて、断層画像に対して所定の画像処理を施す。断層画像処理部２３４は、この発明の「画像処理手段」の例である。断層画像処理部２３４には、共通領域特定部２３５、画像消去部２３６、層位置特定部２３７及び画像付加部２３８が設けられている。

（共通領域特定部）
共通領域特定部２３５は、断層画像中の血管領域のうち、眼底画像Ｅｆ′中の血管領域と共通するものを特定する。

共通領域特定部２３５が実行する処理の例を説明する。共通領域特定部２３５は、血管領域特定部２３１から、断層画像中の血管領域の位置情報と、眼底画像Ｅｆ′中の血管領域の位置情報とを受け付ける。前者の位置情報は、断層画像が定義された座標系（たとえばｘｙｚ座標系）における血管領域の座標値を含む。また、後者の位置情報は、眼底画像Ｅｆ′が定義された座標系（たとえばｘｙ座標系）における血管領域の座標値を含む。

共通領域特定部２３５は、必要に応じて、断層画像と眼底画像Ｅｆ′との位置合わせを行う。この位置合わせ処理は、たとえば、断層画像解析部２３２と同様に積算画像を介して実行できる。

次に、共通領域特定部２３５は、断層画像中の血管領域の位置情報と、眼底画像Ｅｆ′中の血管領域の位置情報とを比較し、双方の画像に含まれる血管領域を特定する。この処理は、たとえば、断層画像中の血管領域の座標値の集合と、眼底画像Ｅｆ′中の血管領域の座標値の集合とを比較し、双方の集合に属する座標値を特定することにより実行される。それにより、断層画像と眼底画像Ｅｆ′に共通の血管領域（共通領域）が特定される。

共通領域特定部２３５は、この共通領域に相当する断層画像中の画像領域、すなわち、断層画像中の血管領域のうち眼底画像Ｅｆ′と共通の血管領域を特定する。

（画像消去部）
画像消去部２３６は、共通領域特定部２３５により特定された画像領域（共通領域）を断層画像中から消去する。この処理は、たとえば、共通領域内の各画素の画素値を所定の画素値に変更することにより実行できる。その具体例として、断層画像が輝度画像である場合に、共通領域内の各画素の輝度値がゼロに設定される。

なお、画像消去部２３６により消去される領域は、共通領域の少なくとも一部を含んでいれば十分であるが、共通領域全体又はこれを含む画像領域であることが望ましい。

（層位置特定部）
層位置特定部２３７は、断層画像中における層の位置を特定する。そのためにまず、層位置特定部２３７は、必要に応じて、断層画像の層位置を求め易くするための前処理を実行する。この前処理としては、たとえば、階調変換処理、画像強調処理、しきい値処理、コントラスト変換処理、二値化処理、エッジ検出処理、画像平均化処理、画像平滑化処理、フィルタ処理などの画像処理が実行される。なお、これらの画像処理を適宜に組み合わせて実行することも可能である。

次に、層位置特定部２３７は、断層画像を構成する画素の画素値（たとえば輝度値）を、眼底Ｅｆの深度方向に沿って一列ずつ解析する。なお、共通領域特定部２３５により特定された共通領域については、当該解析処理を行う必要はない。

断層画像は、所定の断面に沿って配列する複数の深度方向の画像（図１４に示す画像Ｇｉｊを参照）によって構成される。層位置特定部２３７は、深度方向の画像を構成する画素の画素値を深度方向に沿って順次に参照することにより、隣接する層の境界に位置する画素を特定する。この処理は、たとえば、深度方向にのみ広がりを有するフィルタ（たとえば微分フィルタ等のラインフィルタ）や、深度方向及びそれに直交する方向に広がるフィルタ（エリアフィルタ）を用いて実行できる。なお、これらのフィルタは、たとえばハードディスクドライブ２０４に予め記憶されている。

このように、層位置特定部２３７は、層の境界位置に相当する画像領域を求めるものであるが、同時に、層に相当する画像領域を求めるものでもある。すなわち、眼底Ｅｆは複数の層が積み重なるようにして構成されていることから、層を特定することと、層の境界を特定することとは同義だからである。

前述のように、眼底Ｅｆは複数の層を有している。層位置特定部２３７は、これらの層のうちの少なくともいずれかの層位置（又は層の境界位置）を特定する。

特に、層位置特定部２３７は、内接／外接位置（内顆粒層と外網状層との境界位置）を特定する。内接／外接位置は、たとえば内顆粒層及び外網状層をそれぞれ抽出し、それらの境界位置として特定できる。また、断層画像の輝度値の変化により内接／外接位置を特定することもできる。また、断層画像中の基準位置（眼底表面、網膜色素上皮層など）からの距離を参照して内接／外接位置を特定することもできる。

なお、「層」には、網膜を構成する上記の各層とともに、脈絡膜や強膜やその外部組織なども含まれるものとする。また、層の境界位置には、網膜を構成する上記の層の境界位置とともに、内境界膜と硝子体との境界位置、網膜色素上皮層と脈絡膜との境界位置、脈絡膜と強膜との境界位置、強膜とその外部組織との境界位置なども含まれるものとする。

以上の処理により断層画像中の血管領域を除く画像領域における層位置が特定されたら、層位置特定部２３７は、共通領域の近傍領域における層位置に基づいて、画像消去部２３６により消去された領域（共通領域）における層位置を推定する。この処理では、たとえば、共通領域の近傍領域内の画素の画素値に基づいて層の境界領域を特定し、この層の境界領域の形態に基づいて共通領域における層の境界位置を推定する。この推定処理の例を以下に説明する。

層位置特定部２３７は、まず、断層画像中の各共通領域について、その近傍領域を設定する。近傍領域は、推定精度を向上させるために、共通領域の両側に設定されることが望ましい。具体例として、図７の断層画像Ｇ（ｘｚ断面の画像）の血管領域Ｖが共通領域である場合、血管領域Ｖに対して＋ｘ側に隣接する画像領域Ｎ１と、−ｘ側に隣接する画像領域Ｎ２とが近傍領域として設定される。

ここで、近傍領域の幅（上記例ではｘ方向の距離）については、事前に設定することができる（たとえば十〜数十画素程度）。また、たとえば、層の境界の形態を精度良く把握できるような幅の近傍領域を断層画像毎に設定することもできる。

次に、層位置特定部２３７は、共通領域の両側の各近傍領域と共通領域との境界における層の境界領域の位置を求める。続いて、層位置特定部２３７は、当該位置に基づいて、両側の境界領域を結ぶ直線を求める。そして、この直線上の位置を、共通領域における層の境界位置とする。

この処理の具体例として、図１０の血管領域Ｖ（共通領域）における境界領域ｇ２の対応部位を推定する処理を説明する。まず、層位置特定部２３７は、必要に応じ、各近傍領域Ｎ１、Ｎ２内の境界領域ｇ２にスムージング処理を施して境界領域ｇ２を曲線に変換する。次に、層位置特定部２３７は、各近傍領域Ｎ１、Ｎ２と血管領域Ｖとの境界（血管領域Ｖの両側の境界）における境界領域ｇ２の位置Ｑ１、Ｑ２をそれぞれ取得する（図１１を参照）。そして、層位置特定部２３７は、位置Ｑ１、Ｑ２を結ぶ直線Ｑを求める。直線Ｑは、位置Ｑ１、Ｑ２の座標値から容易に演算できる。直線Ｑ上の位置が、血管領域Ｖにおける境界領域ｇ２の推定位置となる。

なお、直線の代わりに曲線を用いて、血管領域Ｖにおける境界領域ｇ２の位置を推定することができる。その具体例として、層位置特定部２３７は、上記と同様に位置Ｑ１、Ｑ２を求めるとともに、各位置Ｑ１、Ｑ２における境界領域ｇ２の傾きを求める。傾きの値は、近傍領域Ｎ１、Ｎ２内の境界領域ｇ２の各点の傾きから求めることができる。そして、層位置特定部２３７は、位置Ｑ１、Ｑ２と当該傾きに基づいて、位置Ｑ１、Ｑ２を結ぶスプライン曲線Ｑ′を求める（図１２を参照）。スプライン曲線Ｑ′上の位置が、血管領域Ｖにおける境界領域ｇ２の推定位置となる。

以上は、共通領域が断層画像の端部以外の場所に存在する場合の例である。共通領域が断層画像の端部に存在する場合には、両側の近傍領域を考慮することができないので、片側の近傍領域のみを考慮して上記と同様に処理を行うことができる。また、共通領域が端部以外に存在する場合であっても、処理時間の短縮などを図るために、片側の近傍領域のみを考慮することが可能である。

また、共通領域の幅（位置Ｑ１、Ｑ２の距離）に応じて、処理内容を切り替えるようにしてもよい。たとえば、幅が所定距離以下の場合には直線による推定処理により処理時間の短縮などを図り、幅が所定距離を超える場合には曲線による推定処理により精度や確度の向上を図ることが可能である。

（画像付加部）
画像付加部２３８は、画像消去部２３６により消去された画像領域に、層位置特定部２３７により特定された層位置を表す画像を付加する。それにより、たとえば図１１や図１２に示すように、層位置（層の境界位置）を表す直線Ｑの画像やスプライン曲線Ｑ′の画像が、共通領域（血管領域Ｖ）内に付加される。

なお、この実施形態では、断層画像から共通領域を一旦消去し、それから、当該共通領域に層位置の画像を付加しているが、これに限定されるものではない。たとえば、実質的には同じであるが、断層画像中の共通領域内の元々の画像を、層位置の画像に置換するように処理を行ってもよい。

（層厚演算部）
層厚演算部２３９は、断層画像に基づいて眼底Ｅｆの所定部位の層厚を演算する。特に、層厚演算部２３９は、画像付加部２３８により付加された画像に基づいて、共通領域（血管領域）における眼底Ｅｆの所定部位の層厚を求める。層厚演算部２３９は、この発明の「演算手段」の例である。

ここで、眼底Ｅｆの所定部位とは、前述した眼底Ｅｆの複数の層のうちの１つ以上の層を意味する。たとえば、網膜色素上皮層単独でも「所定部位」に相当し、内境界膜から内顆粒層までの複数層でも「所定部位」に相当する。

また、厚さの演算対象となる「所定部位」としては、たとえば、内境界膜から神経繊維層までの厚さ（神経繊維層厚）、内境界膜から内顆粒層（視細胞の内接／外接位置）までの厚さ（網膜厚）、内境界膜から網膜色素上皮層までの厚さ（網膜厚）などがある。なお、これら３つの例のうちの第２、第３の例は、それぞれ定義は異なるが、網膜厚を表している。

層厚演算部２３９が実行する処理の例を説明する。前述のように、層位置特定部２３７は、断層画像における眼底Ｅｆの層の位置（境界位置）を特定する。このとき、少なくとも２つの境界位置（すなわち、少なくとも１つの層）が特定される。層厚演算部２３９は、特定された境界位置のうちの所定の２つの境界位置の間の距離を演算する。

より具体的には、層厚演算部２３９は、断層画像を構成する各深度方向の画像について、２つの境界位置に相当する画素の間の距離（深度方向の距離）を演算する。このとき、深度方向の画像の各画素には、前述のｘｙｚ座標系による座標値が割り当てられている（ｘ座標値、ｙ座標値は、それぞれ一定である。）。層厚演算部２３９は、この座標値から画素間の距離を演算することができる。また、層厚演算部２３９は、２つの境界位置にそれぞれ相当する画素の間の画素数と、隣接画素間の距離（既知）とに基づいて、目的の距離を演算することもできる。共通領域における層厚も同様にして求めることができる。

層厚演算部２３９は、眼底Ｅｆの複数の位置における層の厚さを求めて、層の厚さの分布を表す情報（層厚分布情報）を生成する。層厚分布情報としては、所定の断面位置における層の厚さの分布をグラフで表現した層厚グラフがある。また、層厚分布情報としては、層の厚さの１次元的又は２次元的な分布を、層の厚さに応じて色分けして表現する層厚分布画像を適用してもよい。

層厚分布情報を生成する処理について、より具体的に説明する。上記の層厚の演算処理により取得される情報は、層厚の解析位置と層厚の値とを関連付ける情報である。すなわち、上記のように、層厚は深度方向の画像ごとに求められ、また、各深度方向の画像にはｘｙｚ座標系（又はｘｙ座標系）の座標値が割り当てられている。よって、層厚演算部２３９は、ｘｙｚ座標系（又はｘｙ座標系）で定義される解析位置と、当該解析位置の深度方向の画像から演算される層厚の値とを関連付けることができる。

層厚演算部２３９は、このような解析位置と層厚の値とを関連付ける情報を、たとえば解析位置に応じて配列させることにより層厚分布情報を生成することができる。

また、層厚演算部２３９は、複数の位置における層厚の情報から、所定の断面位置（ｘｙｚ座標系やｘｙ座標系で位置が定義されている）に含まれる情報を選択し、選択された情報の層厚の値を解析位置に応じて配列させることにより、層厚グラフを生成することができる。なお、このように生成された情報に基づいて、たとえば、横軸に解析位置を定義し、縦軸に層厚の値をプロットすれば、この層厚グラフを表示することができる。この表示処理は、主制御部２１１が実行する。

また、層厚演算部２３９は、複数の位置における層厚の情報から、所定領域（ｘｙｚ座標系やｘｙ座標系で位置が定義されている）に含まれる情報を選択し、選択された情報の層厚の値を解析位置に応じて配列させるとともに、層位置の値に応じた色を割り当てることにより、層厚分布画像（画像データ）を生成することができる。なお、この画像データに基づいて、所定領域内の各画素を割り当てられた色で表示することにより、層厚分布画像を表示することができる。この表示処理は、主制御部２１１が実行する。

以上のような画像処理部２３０は、マイクロプロセッサ２０１、ＲＡＭ２０２、ＲＯＭ２０３、ハードディスクドライブ２０４（制御プログラム２０４ａ）等を含んで構成される。

（ユーザインターフェイス）
ユーザインターフェイス（Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ；ＵＩ）２４０には、表示部２４０Ａと操作部２４０Ｂが設けられている。表示部２４０Ａは、ディスプレイ２０７等の表示デバイスにより構成される。表示部２４０Ａは、この発明の「表示手段」の例である。また、操作部２４０Ｂは、キーボード２０５やマウス２０６などの入力デバイスや操作デバイスにより構成される。

〔信号光の走査及び画像処理について〕
信号光ＬＳの走査態様及び画像処理の態様について、その一例を説明する。信号光ＬＳは、走査ユニット１４１により走査される。より詳しくは、信号光ＬＳは、制御部２１０がミラー駆動機構２４１、２４２を制御してガルバノミラー１４１Ａ、１４１Ｂの反射面の向きを変更することにより走査される。

ガルバノミラー１４１Ａは、信号光ＬＳを水平方向（図１のｘ方向）に走査する。ガルバノミラー１４１Ｂは、信号光ＬＳ垂直方向（図１のｙ方向）に走査する。また、ガルバノミラー１４１Ａ、１４１Ｂの双方を同時に動作させることで、ｘｙ平面上の任意方向に信号光ＬＳを走査できる。

図１３は、眼底Ｅｆの画像を形成するための信号光ＬＳの走査態様の一例を表している。図１３（Ａ）は、信号光ＬＳが被検眼Ｅに入射する方向から眼底Ｅｆを見た（つまり図１の−ｚ方向から＋ｚ方向を見た）ときの、信号光ＬＳの走査態様の一例を表す。また、図１３（Ｂ）は、眼底Ｅｆ上の各走査線における走査点（計測位置）の配列態様の一例を表す。

図１３（Ａ）に示すように、信号光ＬＳは、矩形の走査領域Ｒ内を走査される。走査領域Ｒ内には、ｘ方向に沿った複数（ｍ本）の走査線Ｒ１〜Ｒｍが設定されている。走査線Ｒｉ（ｉ＝１〜ｍ）は、ｙ方向に配列されている。各走査線Ｒｉの方向（ｘ方向）を「主走査方向」と呼び、それに直交する方向（ｙ方向）を「副走査方向」と呼ぶ。

各走査線Ｒｉ上には、図１３（Ｂ）に示すように、複数（ｎ個）の走査点Ｒｉ１〜Ｒｉｎが設定されている。なお、走査領域Ｒや走査線Ｒｉや走査点Ｒｉｊの位置は、計測を行う前に適宜に設定される。

図１３に示す走査を実行するために、制御部２１０は、まず、ガルバノミラー１４１Ａ、１４１Ｂを制御し、眼底Ｅｆに対する信号光ＬＳの入射目標を第１の走査線Ｒ１上の走査開始位置ＲＳ（走査点Ｒ１１）に設定する。続いて、制御部２１０は、低コヒーレンス光源１６０を制御し、低コヒーレンス光Ｌ０をフラッシュ発光させて、走査開始位置ＲＳに信号光ＬＳを入射させる。ＣＣＤ１８４は、この信号光ＬＳの走査開始位置ＲＳにおける反射光に基づく干渉光ＬＣを受光して電荷を蓄積し、検出信号を生成する。

次に、制御部２１０は、ガルバノミラー１４１Ａを制御して、信号光ＬＳを主走査方向に走査して、その入射目標を走査点Ｒ１２に設定し、低コヒーレンス光Ｌ０をフラッシュ発光させて走査点Ｒ１２に信号光ＬＳを入射させる。ＣＣＤ１８４は、この信号光ＬＳの走査点Ｒ１２における反射光に基づく干渉光ＬＣを受光して電荷を蓄積し、検出信号を生成する。

制御部２１０は、同様にして、信号光ＬＳの入射目標を走査点Ｒ１３、Ｒ１４、・・・、Ｒ１（ｎ−１）、Ｒ１ｎと順次移動させつつ、各走査点において低コヒーレンス光Ｌ０をフラッシュ発光させることにより、各走査点に対応する検出信号を生成させる。

第１の走査線Ｒ１の最後の走査点Ｒ１ｎにおける計測が終了したら、制御部２１０は、ガルバノミラー１４１Ａ、１４１Ｂを同時に制御して、信号光ＬＳの入射目標を、線換え走査ｒに沿って第２の走査線Ｒ２の最初の走査点Ｒ２１まで移動させる。そして、制御部２１０は、この第２の走査線Ｒ２の各走査点Ｒ２ｊ（ｊ＝１〜ｎ）について同様の計測を実行させ、各走査点Ｒ２ｊに対応する検出信号をそれぞれ生成させる。

同様に、制御部２１０は、第３の走査線Ｒ３、・・・・、第ｍ−１の走査線Ｒ（ｍ−１）、第ｍの走査線Ｒｍのそれぞれについて計測を行わせ、各走査点に対応する検出信号を生成させる。なお、走査線Ｒｍ上の符号ＲＥは、走査点Ｒｍｎに対応する走査終了位置である。

このようにして、制御部２１０は、走査領域Ｒ内のｍ×ｎ個の走査点Ｒｉｊ（ｉ＝１〜ｍ、ｊ＝１〜ｎ）に対応するｍ×ｎ個の検出信号を生成させる。走査点Ｒｉｊに対応する検出信号をＤｉｊと表すことがある。

以上の制御において、制御部２１０は、ガルバノミラー１４１Ａ、１４１Ｂを動作させるときに、各走査点Ｒｉｊの位置情報（ｘｙ座標系における座標）を取得する。この位置情報（走査位置情報）は、ＯＣＴ画像を形成するときなどに参照される。

次に、図１３に示す走査が実施された場合における画像処理の例を説明する。

画像形成部２２０は、各走査線Ｒｉ（主走査方向）に沿った眼底Ｅｆの断層画像を形成する。また、画像処理部２３０は、画像形成部２２０により形成された断層画像に基づいて眼底Ｅｆの３次元画像を形成する。

断層画像の形成処理は、従来と同様に、２段階の演算処理を含んで構成される。第１段階では、各検出信号Ｄｉｊに基づいて、走査点Ｒｉｊにおける眼底Ｅｆの深度方向（図１に示すｚ方向）の画像を形成する。

第２段階では、走査点Ｒｉ１〜Ｒｉｎにおける深度方向の画像を走査位置情報に基づいて配列させて、走査線Ｒｉに沿った断層画像Ｇｉを形成する。以上のような処理により、ｍ個の断層画像Ｇ１〜Ｇｍが得られる。

画像処理部２３０は、走査位置情報に基づいて断層画像Ｇ１〜Ｇｍを配列させ、隣接する断層画像Ｇｉ、Ｇ（ｉ＋１）の間の画像を補間する補間処理などを行って、眼底Ｅｆの３次元画像を生成する。この３次元画像は、たとえば走査位置情報に基づく３次元座標系（ｘ、ｙ、ｚ）により定義されている。

また、画像処理部２３０は、この３次元画像に基づいて、任意の断面における断層画像を形成できる。断面が指定されると、画像処理部２３０は、指定断面上の各走査点（及び／又は補間された深度方向の画像）の位置を特定し、各特定位置における深度方向の画像（及び／又は補間された深度方向の画像）を３次元画像から抽出し、抽出された複数の深度方向の画像を走査位置情報等に基づき配列させることにより、指定断面における断層画像を形成する。

なお、図１４に示す画像Ｇｍｊは、走査線Ｒｍ上の走査点Ｒｍｊにおける深度方向の画像を表す。同様に、前述した第１段階の処理において形成される、走査点Ｒｉｊにおける深度方向の画像を「画像Ｇｉｊ」と表す。

ここで、断層画像Ｇ１〜Ｇｍに基づく積算画像の形成処理の例を説明する。断層画像解析部２３２は、断層画像Ｇｉを構成する画像Ｇｉｊを深度方向（ｚ方向）に積算して点状の画像を形成する。

「深度方向に積算する」とは、画像Ｇｉｊを構成する画素の輝度値を深度方向に足し合わせる（投影する）演算を意味する。したがって、画像Ｇｉｊを積算して得られる点状の画像は、画像Ｇｉｊの各ｚ位置における輝度値を深度方向に足し合わせた輝度値を有している。また、点状の画像の位置は、ｘｙ座標系による画像Ｇｉｊの座標値と同じである。

断層画像解析部２３２は、信号光ＬＳの一連の走査によって得られるｍ個の断層画像Ｇ１〜Ｇｍのそれぞれについて上記の積算処理を実行する。それにより、走査領域Ｒに２次元的に分布したｍ×ｎ個の点状の画像からなる積算画像が形成される。この積算画像は、走査領域Ｒにおける眼底画像Ｅｆ′と同様に、眼底Ｅｆの表面の形態を表す画像となる。

眼底観察装置１による信号光ＬＳの走査態様は、上記のものに限定されるものではない。たとえば、信号光ＬＳを水平方向（ｘ方向）にのみ走査させたり、垂直方向（ｙ方向）にのみ走査させたり、縦横１本ずつ十字型に走査させたり、放射状に走査させたり、円形状に走査させたり、同心円状に走査させたり、螺旋状に走査させたりできる。すなわち、前述のように、走査ユニット１４１は、信号光ＬＳをｘ方向及びｙ方向にそれぞれ独立に走査できるように構成されているので、ｘｙ面上の任意の軌跡に沿って信号光ＬＳを走査することが可能である。

［使用形態］
眼底観察装置１の使用形態について説明する。図１５に示すフローチャートは、眼底観察装置１の使用形態の一例である。

まず、被検眼Ｅに対する光学系のアライメントを行う（Ｓ１）。アライメントは、従来の眼底カメラと同様にして行われる。たとえば、被検眼Ｅにアライメント輝点（図示せず）を投影してその状態を観察しつつ眼底カメラユニット１Ａの位置を調整することによりアライメントを行う。

次に、参照ミラー１７４の位置を調整し、信号光と参照光との干渉状態を調整する（Ｓ２）。このとき、眼底Ｅｆの所望の深度位置の画像が明瞭になるように調整を行う。なお、参照ミラー１７４の位置調整は、操作部２４０Ｂを用いて手作業で行ってもよいし、自動的に行うようにしてもよい。

続いて、主制御部２１１は、所定の操作が為されたことに対応し、ＬＣＤ１４０を制御して被検眼Ｅに固視標を投影させるとともに、低コヒーレンス光源１６０、走査ユニット１４１、ＣＣＤ１８４、画像形成部２２０等を制御して、眼底Ｅｆの断層画像を取得させる（Ｓ３）。取得された断層画像は、主制御部２１１により記憶部２１２に記憶される。

また、主制御部２１１は、観察光源１０１（又は撮影光源１０３）、撮像装置１２（撮像装置１２）、画像形成部２２０等を制御して、眼底Ｅｆの表面の２次元画像、つまり眼底画像Ｅｆ′を撮影させる（Ｓ４）。この処理は、ステップ３の終了に対応して自動的に開始してもよいし、所定の操作に対応して開始してもよい。また、断層画像の取得前に眼底画像Ｅｆ′の撮影を行うようにしてもよい。眼底画像Ｅｆ′は、主制御部２１１により記憶部２１２に記憶される。

次に、断層画像解析部２３２は、眼底Ｅｆの断層画像中の血管領域を特定する（Ｓ５）。また、眼底画像解析部２３３は、眼底画像Ｅｆ′中の血管領域を特定する（Ｓ６）。なお、ステップ５とステップ６を逆の順序で行ってもよいし、双方の処理を並行的に行ってもよい。

次に、共通領域特定部２３５は、断層画像中の血管領域において、眼底画像Ｅｆ′中の血管領域との間で共通の血管領域（共通領域）を特定する（Ｓ７）。

次に、画像消去部２３６は、共通領域として特定された領域の画像を断層画像中から消去する（Ｓ８）。

次に、層位置特定部２３７は、断層画像に基づいて、画像が消去された領域以外の領域における眼底Ｅｆの層位置を特定する（Ｓ９）。更に、層位置特定部２３７は、特定された層位置に基づいて、画像が消去された領域（共通領域）における層位置を推定する（Ｓ１０）。

次に、画像付加部２３８は、ステップ８で画像が消去された領域（共通領域）に、ステップ１０で推定された層位置を表す画像を付加する（Ｓ１１）。

次に、層厚演算部２３９は、ステップ１１で画像が付加された断層画像に基づいて、眼底Ｅｆの層厚を演算する（Ｓ１２）。層厚演算部２３９は、前述の層厚グラフや層厚分布画像を適宜に生成する。

主制御部２１１は、以上において処理された各種の画像や情報を表示部２４０Ａに表示させる（Ｓ１３）。表示可能な情報としては、たとえば、ステップ３で取得された断層画像、ステップ４で撮影された眼底画像Ｅｆ′、ステップ５やステップ６で特定された血管領域が強調された画像、ステップ７で特定された共通領域が強調された断層画像、ステップ８で共通領域が消去された断層画像、ステップ９で特定された層位置を強調した断層画像、ステップ１１で付加された画像を強調した断層画像、ステップ１２で得られた層厚グラフや層厚分布画像などがある。

特に、眼底Ｅｆの断層画像を表示させる場合、主制御部２１１は、共通領域に相当する領域を視認可能とするように断層画像を表示させる。その例として、たとえば、共通領域に相当する領域を囲む枠状の画像を表示させたり、当該領域内の画像の表示態様（表示色やコントラスト等）を変更させたりできる。

また、共通領域に相当する領域の画像が消去された断層画像（ないし、それを加工した断層画像）を表示する場合には、当該画像における当該領域は視認可能であるので、当該断層画像をそのまま表示させてもよい。

［作用・効果］
以上のような眼底観察装置１の作用及び効果について説明する。

眼底観察装置１は、眼底Ｅｆの断層画像を形成する機能と、眼底画像Ｅｆ′を撮影する機能とを具備する。更に、眼底観察装置１は、断層画像中の血管領域と眼底画像Ｅｆ′中の血管領域をそれぞれ特定し、これらの血管領域の共通領域を求め、この共通領域に相当する断層画像中の領域を特定するように作用する。

このような眼底観察装置１によれば、断層画像中の血管領域のうち、眼底画像Ｅｆ′と共通の血管領域を特定できるので、双方の画像を基に従来よりも高い確度で断層画像中の血管領域を特定することが可能である。

また、複数の断層画像から３次元画像を形成する場合に、各断層画像に当該処理を施すことにより、３次元画像中の血管領域をより高い確度で特定することができる。

また、共通領域に相当する領域を視認可能とするように断層画像を表示できるので、断層画像中における血管領域の位置を高確度で呈示できる。

また、眼底観察装置１によれば、眼底画像Ｅｆ′と共通の血管領域における層位置を、その近傍の層位置に基づいて求めることができる。したがって、血管領域の層位置をより高い確度で求めることができる。更に、このようにして求められた層位置に基づいて、当該血管領域における層厚を求めるように作用するので、血管領域における層厚をより高い確度で求めることができる。

［変形例］
以上に説明した構成は、この発明に係る光画像計測装置を好適に実施するための一例に過ぎない。よって、この発明の要旨の範囲内における任意の変形を適宜に施すことが可能である。

〔変形例１〕
上記実施形態の眼底観察装置１は、眼底の断層画像を形成する機能と、眼底画像を撮影する機能の双方を有しているが、これらの機能の一方のみを有する構成を採用することも可能である。

たとえば、眼底の断層画像を形成する機能のみを有する構成においては、外部装置により撮影された眼底画像を受け付ける手段（受付手段）が別途設けられる。

受付手段の例としては、外部装置との間のデータ通信を司るネットワークアダプタがある。この受付手段は、たとえば画像データベースや眼底カメラと通信可能に構成される。画像データベースには、眼底カメラ等により撮影された眼底画像が保管されている。受付手段は、画像データベースにアクセスして眼底画像をネットワーク経由で取得する。また、眼底カメラ等から直接に眼底画像を受け付ける場合、受付手段は、眼底カメラ等から送信された眼底画像をネットワーク経由で受信する。

受付手段の他の例としては、記録媒体に記録された情報を読み取る読取装置（ドライブ装置など）を適用できる。記録媒体としては、後述の光ディスク、光磁気ディスク、磁気記憶媒体などがある。記録媒体には、眼底カメラ等により撮影された眼底画像が事前に記録される。受付手段は、この眼底画像を記録媒体から読み取って眼底観察装置に入力する。

この眼底観察装置は、上記実施形態と同様に、断層画像中の血管領域を特定する第１の特定手段と、眼底画像中の血管領域を特定する第２の特定手段とを有する。また、この眼底観察装置は、断層画像中の血管領域と眼底画像中の血管領域との共通領域を求め、共通領域に相当する前記断層画像中の領域を特定する画像処理手段を有する。更に、この眼底観察装置は、表示手段と、共通領域に相当する領域を視認可能とするように断層画像を表示手段に表示させる制御手段とを備える。

このような眼底観察装置によれば、上記の実施形態と同様に、断層画像中の血管領域のうち、眼底画像と共通の血管領域を特定できるので、双方の画像を基に従来よりも高い確度で断層画像中の血管領域を特定することが可能である。また、共通領域に相当する領域を視認可能とするように断層画像を表示できるので、断層画像中における血管領域の位置を高確度で呈示できる。

一方、眼底画像を形成する機能のみを有する構成においては、外部装置により撮影された断層画像を受け付ける手段（受付手段）が別途設けられる。受付手段は、上記の例と同様に、ネットワークアダプタや読取装置によって構成される。

この眼底観察装置も、上記実施形態と同様に、断層画像中の血管領域を特定する第１の特定手段と、眼底画像中の血管領域を特定する第２の特定手段と、断層画像中の血管領域と眼底画像中の血管領域との共通領域を求め、共通領域に相当する前記断層画像中の領域を特定する画像処理手段と、表示手段と、共通領域に相当する領域を視認可能とするように断層画像を表示手段に表示させる制御手段とを備える。

このような眼底観察装置によれば、上記の実施形態と同様に、断層画像中の血管領域のうち、眼底画像と共通の血管領域を特定できるので、双方の画像を基に従来よりも高い確度で断層画像中の血管領域を特定することが可能である。また、共通領域に相当する領域を視認可能とするように断層画像を表示できるので、断層画像中における血管領域の位置を高確度で呈示できる。

〔変形例２〕
上記実施形態の眼底観察装置１は、眼底画像Ｅｆ′と共通の血管領域を断層画像中から消去し、その領域に新たな層位置の画像（推定された層位置の画像）を付加するようになっているが、当該血管領域を消去する必要はない。

たとえば、当該血管領域上に新たな層位置の画像を重畳することができる。この場合、新たな層位置の画像を見やすいように提示することが望ましい。

なお、新たな層位置の求め方は、上記実施形態と同様の手法を適用することが可能である。また、この変形例の構成を上記変形例１に適用することも可能である。また、上記実施形態と同様に、眼底の層厚を求める構成を設けることもできる。

〔その他の変形例〕
上記の実施形態においては、参照ミラー１７４の位置を変更して信号光ＬＳの光路と参照光ＬＲの光路との光路長差を変更しているが、光路長差を変更する手法はこれに限定されるものではない。たとえば、被検眼Ｅに対して眼底カメラユニット１Ａ及びＯＣＴユニット１５０を一体的に移動させて信号光ＬＳの光路長を変更することにより光路長差を変更することができる。また、特に被測定物体が生体でない場合には、被測定物体を深度方向（ｚ方向）に移動させることにより光路長差を変更することもできる。

［眼底画像処理装置］
この発明に係る眼底画像処理装置の実施形態を説明する。

眼底画像処理装置の例を図１６に示す。眼底画像処理装置３００は、ＬＡＮ等の通信回線を介して、画像データベース８００や眼科画像形成装置９００と通信可能に接続されている。

画像データベース８００は、少なくとも眼科分野における各種の画像を保管し管理している。画像データベース８００は、たとえばＤＩＣＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ｉｎ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）規格に準拠している。画像データベース８００の具体例としては、ＰＡＣＳ（Ｐｉｃｔｕｒｅ Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｓｙｓｔｅｍ）等の医用画像ファイリングシステムや、電子カルテシステムなどがある。画像データベース８００は、眼底画像処理装置３００の要求を受けて画像を配信する。なお、上記変形例の画像データベースは、この画像データベース８００と同様のものである。

眼科画像形成装置９００は、眼科分野にて用いられる各種の画像形成装置の総称である。眼科画像形成装置９００は、特に眼底の画像を形成する。眼科画像形成装置９００の具体例としては、眼底の断層画像や３次元画像を形成する光画像計測装置（ＯＣＴ装置）や、眼底表面の２次元画像を撮影する眼底カメラなどがある。眼科画像形成装置９００は、形成された画像を眼底画像処理装置３００に送信する。このとき、眼科画像形成装置９００は、形成された画像を一旦保管しておき、眼底画像処理装置３００からの要求に応じて送信するものであってもよいし、要求の有無に関係なく画像を送信するものであってもよい。また、眼科画像形成装置９００は、通信回線を介して画像データベース８００に接続されていてもよい。この場合、眼底画像処理装置３００は、画像データベース８００を経由して、眼科画像形成装置９００が形成した画像の提供を受けることができる。

眼底画像処理装置３００は、たとえば、汎用のコンピュータにより構成される。上記実施形態の演算制御装置２００とほぼ同様の構成を有する。

眼底画像処理装置３００には、演算制御装置２００の制御部２１０と同様の制御部３１０が設けられている。制御部３１０には、主制御部３１１と記憶部３１２が設けられている。主制御部３１１及び記憶部３１２は、それぞれ主制御部２１１及び記憶部２１２と同様に構成され、同様の動作を行う。主制御部２１１は、この発明の「制御手段」の例である。

画像受付部３２０は、上記通信回線を介して、画像データベース８００や眼科画像形成装置９００との間でデータ通信を行う。画像受付部３２０は、ＬＡＮカード等のネットワークアダプタを含んで構成される。

なお、画像受付部３２０は、記録媒体に記録された情報を読み取るドライブ装置等の読取装置であってもよい。この場合、眼底画像処理装置３００は、画像データベース８００や眼科画像形成装置９００と通信回線を介して接続されている必要はない。記録媒体としては、後述の光ディスク、光磁気ディスク、磁気記憶媒体などがある。記録媒体には、画像データベース８００に保管されている画像や、眼科画像形成装置９００により形成された画像が記録される。画像受付部３２０は、記録媒体に記録された画像を読み取って制御部３１０に送る。

このような画像受付部３２０は、この発明の「受付手段」の例である。

画像処理部３３０は、演算制御装置２００の画像処理部２３０と同様の機能を有する。画像処理部３３０には、血管領域特定部２３１と同様の血管領域特定部３３１が設けられている。血管領域特定部３３１には、断層画像処理部３３２と眼底画像処理部３３３が設けられている。断層画像処理部３３２は、この発明の「第１の特定手段」の例であり、演算制御装置２００の断層画像解析部２３２と同様に、眼底の断層画像中の血管領域を特定する。眼底画像処理部３３３は、この発明の「第２の特定手段」の例であり、演算制御装置２００の眼底画像解析部２３３と同様に、眼底表面の２次元画像（眼底画像）中の血管領域を特定する。

断層画像処理部３３４は、この発明の「画像処理手段」の例であり、演算制御装置２００の断層画像処理部２３４と同様の機能を有する。断層画像処理部３３４には、共通領域特定部３３５、画像消去部３３６、層位置特定部３３７及び画像付加部３３８が設けられている。

共通領域特定部３３５は、演算制御装置２００の共通領域特定部２３５と同様に、断層画像中の血管領域のうち、眼底画像中の血管領域と共通するもの（共通領域）を特定する。画像消去部３３６は、演算制御装置２００の画像消去部２３６と同様に、上記共通領域の画像を断層画像中から消去する。層位置特定部３３７は、演算制御装置２００の層位置特定部３３７と同様に、断層画像を解析して眼底の層位置（層の境界位置）を特定する。特に、層位置特定部３３７は、共通領域の近傍における層位置の状態に基づいて、共通領域内の層位置を推定する。画像付加部３３８は、演算制御装置２００の画像付加部２３８と同様に、断層画像中の上記共通領域（画像が消去された領域）に、推定された層位置を表す画像を付加する。

層厚演算部３３９は、演算制御装置２００の層厚演算部２３９と同様に、断層画像に基づいて眼底の層厚を演算する。特に、層厚演算部２３９は、層位置を表す画像が付加された上記共通領域については、この層位置の画像に基づいて層厚を演算する。

ユーザインターフェイス（ＵＩ）３４０は、眼底画像処理装置３００のコンソールとして用いられ、演算制御装置２００のユーザインターフェイス２４０と同様に、表示デバイスや操作デバイスや入力デバイスを含んで構成される。表示デバイス（上記実施形態の表示部２４０Ａと同様）は、この発明の「表示手段」の例である。

主制御部３１１は、たとえば、画像受付部３２０が受け付けた断層画像や眼底画像、血管領域が強調された断層画像や眼底画像、共通領域が強調された断層画像、共通領域が消去された断層画像、層位置を強調した断層画像、層厚の演算結果（層厚グラフや層厚分布画像等）などの各種の情報を表示デバイスに表示させる。

このような眼底画像処理装置３００によれば、断層画像中の血管領域のうち、眼底画像と共通の血管領域を特定できるので、双方の画像を基に従来よりも高い確度で断層画像中の血管領域を特定することが可能である。

また、複数の断層画像から３次元画像を形成する場合に、各断層画像に当該処理を施すことにより、３次元画像中の血管領域をより高い確度で特定することができる。

また、眼底画像処理装置３００によれば、眼底画像と共通の血管領域における層位置を、その近傍の層位置に基づいて求めることができる。したがって、血管領域の層位置をより高い確度で求めることができる。更に、このようにして求められた層位置に基づいて、当該血管領域における層厚を求めるように作用するので、血管領域における層厚をより高い確度で求めることができる。

なお、この発明に係る眼底観察装置の例として上記実施形態や上記変形例で説明した各種の構成や動作を、眼底画像処理装置３００に対して適宜に追加することが可能である。

［プログラム］
この発明に係るプログラムは、眼底の断層画像及び眼底表面の２次元画像（眼底画像）を記憶するコンピュータを制御するためのプログラムである。このコンピュータは、表示手段を備えるものとする。上記実施形態の制御プログラム２０４ａは、この発明に係るプログラムの例である。

この発明に係るプログラムは、コンピュータを次の各手段として機能させる：（１）眼底の断層画像中の血管領域を特定する第１の特定手段；（２）眼底画像中の血管領域を特定する第２の特定手段；（３）断層画像中の血管領域と２次元画像中の血管領域との共通領域を求め、共通領域に相当する断層画像中の領域を特定する画像処理手段；（４）共通領域に相当する領域を視認可能とするように断層画像を表示手段に表示させる制御手段。

このようなプログラムにより制御されるコンピュータによれば、断層画像中の血管領域のうち、眼底画像と共通の血管領域を特定できるので、双方の画像を基に従来よりも高い確度で断層画像中の血管領域を特定することが可能である。

この発明に係るプログラムを、コンピュータのドライブ装置によって読み取り可能な任意の記録媒体に記憶させることができる。そのような記録媒体としては、たとえば、光ディスク、光磁気ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ／ＤＶＤ−ＲＡＭ／ＤＶＤ−ＲＯＭ／ＭＯ等）、磁気記憶媒体（ハードディスク／フロッピー（登録商標）ディスク／ＺＩＰ等）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリなどがある。また、ハードディスクドライブやメモリなど、コンピュータに搭載された記憶装置に記憶させることも可能である。更に、インターネットやＬＡＮ等のネットワークを通じてこのプログラムを送信することも可能である。

この発明に係る眼底観察装置の実施形態の全体構成の一例を表す概略構成図である。 この発明に係る眼底観察装置の実施形態における眼底カメラユニットに内蔵される走査ユニットの構成の一例を表す概略構成図である。 この発明に係る眼底観察装置の実施形態におけるＯＣＴユニットの構成の一例を表す概略構成図である。 この発明に係る眼底観察装置の実施形態における演算制御装置のハードウェア構成の一例を表す概略ブロック図である。 この発明に係る眼底観察装置の実施形態の制御系の構成の一例を表す概略ブロック図である。 この発明に係る眼底観察装置の実施形態の制御系の構成の一例を表す概略ブロック図である。 この発明に係る眼底観察装置の実施形態により形成される断層画像の態様の一例を表す概略図である。 この発明に係る眼底観察装置の実施形態による断層画像中の血管領域を特定する処理の一例を説明するための概略説明図である。 この発明に係る眼底観察装置の実施形態により撮影される眼底画像の態様の一例を表す概略図である。 この発明に係る眼底観察装置の実施形態による断層画像中の層位置を推定する処理の一例を説明するための概略説明図である。 この発明に係る眼底観察装置の実施形態による断層画像中の層位置を推定する処理の一例を説明するための概略説明図である。 この発明に係る眼底観察装置の実施形態による断層画像中の層位置を推定する処理の一例を説明するための概略説明図である。 この発明に係る眼底観察装置の実施形態による信号光の走査態様の一例を表す概略図である。図１３（Ａ）は、被検眼に対する信号光の入射側から眼底を見たときの信号光の走査態様の一例を表している。また、図１３（Ｂ）は、各走査線上の走査点の配列態様の一例を表している。 この発明に係る眼底観察装置の実施形態による信号光の走査態様、及び、各走査線に沿って形成される断層画像の態様の一例を表す概略図である。 この発明に係る眼底観察装置の実施形態の使用形態の一例を表すフローチャートである。 この発明に係る眼底画像処理装置の実施形態の構成の一例を表す概略ブロック図である。

符号の説明

１ 眼底観察装置（光画像計測装置）
１Ａ 眼底カメラユニット
１４１ 走査ユニット
１５０ ＯＣＴユニット
１６０ 低コヒーレンス光源
１７４ 参照ミラー
１８０ スペクトロメータ
１８４ ＣＣＤ
２００ 演算制御装置
２１０ 制御部
２１１ 主制御部
２２０ 画像形成部
２３０ 画像処理部
２３１ 血管領域特定部
２３２ 断層画像解析部
２３３ 眼底画像解析部
２３４ 断層画像処理部
２３５ 共通領域特定部
２３６ 画像消去部
２３７ 層位置特定部
２３８ 画像付加部
２３９ 層厚演算部
２４０ ユーザインターフェイス
２４０Ａ 表示部
２４０Ｂ 操作部

Claims (12)

1. 低コヒーレンス光を信号光と参照光とに分割し、眼底を経由した前記信号光と参照物体を経由した参照光とを重畳させて干渉光を生成し、前記干渉光を検出して前記眼底の断層画像を形成する眼底観察装置であって、
   前記眼底に照明光を照射し、前記照明光の眼底反射光を検出して前記眼底の表面の２次元画像を撮影する撮影手段と、
   前記断層画像を解析して前記断層画像中の血管領域を特定する第１の特定手段と、
   前記２次元画像を解析して前記２次元画像中の血管領域を特定する第２の特定手段と、
   前記断層画像中の血管領域と前記２次元画像中の血管領域との共通領域を求め、前記共通領域に相当する前記断層画像中の領域を特定する画像処理手段と、
   表示手段と、
   前記共通領域に相当する領域を視認可能とするように前記断層画像を表示手段に表示させる制御手段と、
   を備えることを特徴とする眼底観察装置。
2. 低コヒーレンス光を信号光と参照光とに分割し、眼底を経由した前記信号光と参照物体を経由した参照光とを重畳させて干渉光を生成し、前記干渉光を検出して前記眼底の断層画像を形成する眼底観察装置であって、
   前記眼底の表面の２次元画像を受け付ける受付手段と、
   前記断層画像を解析して前記断層画像中の血管領域を特定する第１の特定手段と、
   前記２次元画像を解析して前記２次元画像中の血管領域を特定する第２の特定手段と、
   前記断層画像中の血管領域と前記２次元画像中の血管領域との共通領域を求め、前記共通領域に相当する前記断層画像中の領域を特定する画像処理手段と、
   表示手段と、
   前記共通領域に相当する領域を視認可能とするように前記断層画像を表示手段に表示させる制御手段と、
   を備えることを特徴とする眼底観察装置。
3. 眼底に照明光を照射し、前記照明光の眼底反射光を検出して前記眼底の表面の２次元画像を撮影する眼底観察装置であって、
   前記眼底の断層画像を受け付ける受付手段と、
   前記断層画像を解析して前記断層画像中の血管領域を特定する第１の特定手段と、
   前記２次元画像を解析して前記２次元画像中の血管領域を特定する第２の特定手段と、
   前記断層画像中の血管領域と前記２次元画像中の血管領域との共通領域を求め、前記共通領域に相当する前記断層画像中の領域を特定する画像処理手段と、
   表示手段と、
   前記共通領域に相当する領域を視認可能とするように前記断層画像を表示手段に表示させる制御手段と、
   を備えることを特徴とする眼底観察装置。
4. 前記画像処理手段は、前記共通領域に相当する前記断層画像中の領域の画像を消去する、
   ことを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか一項に記載の眼底観察装置。
5. 前記画像処理手段は、前記断層画像を解析して前記共通領域の近傍領域における前記眼底の層位置を特定し、前記近傍領域の層位置に基づいて、前記共通領域に相当する領域に層位置を表す画像を付加する、
   ことを特徴とする請求項４に記載の眼底観察装置。
6. 前記画像処理手段は、前記断層画像を解析して前記共通領域の近傍領域における前記眼底の層位置を特定し、前記近傍領域の層位置に基づいて、前記共通領域に相当する前記断層画像中の領域に層位置を表す画像を付加する、
   ことを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか一項に記載の眼底観察装置。
7. 前記画像処理手段は、前記近傍領域内の画素の画素値に基づいて層の境界領域を前記層位置として特定し、前記境界領域の形態に基づいて前記共通領域における層の境界位置を推定し、前記推定された境界位置を表す画像を前記層位置を表す画像として付加する、
   ことを特徴とする請求項５又は請求項６に記載の眼底観察装置。
8. 前記画像処理手段は、前記共通領域の両側のそれぞれの近傍領域について、当該近傍領域と前記共通領域との境界における層の境界領域の位置を求め、前記両側の位置を結ぶ直線上の位置を前記境界位置として推定し、前記境界位置を表す画像として前記直線を付加する、
   ことを特徴とする請求項７に記載の眼底観察装置。
9. 前記画像処理手段は、前記共通領域の両側のそれぞれの近傍領域について、当該近傍領域と前記共通領域との境界における層の境界領域の位置及び傾きを求め、当該位置及び傾きに基づいて前記両側の位置を結ぶスプライン曲線上の位置を前記境界位置として推定し、前記境界位置を表す画像として前記スプライン曲線を付加する、
   ことを特徴とする請求項７に記載の眼底観察装置。
10. 前記層位置を表す画像に基づいて前記共通領域における前記眼底の層厚を演算する演算手段を備える、
    ことを特徴とする請求項５〜請求項９のいずれか一項に記載の眼底観察装置。
11. 眼底の断層画像及び前記眼底の表面の２次元画像を受け付ける受付手段と、
    前記断層画像を解析して前記断層画像中の血管領域を特定する第１の特定手段と、
    前記２次元画像を解析して前記２次元画像中の血管領域を特定する第２の特定手段と、
    前記断層画像中の血管領域と前記２次元画像中の血管領域との共通領域を求め、前記共通領域に相当する前記断層画像中の領域を特定する画像処理手段と、
    表示手段と、
    前記共通領域に相当する領域を視認可能とするように前記断層画像を表示手段に表示させる制御手段と、
    を備えることを特徴とする眼底画像処理装置。
12. 表示手段を有し、眼底の断層画像及び前記眼底の表面の２次元画像を記憶するコンピュータを、
    前記断層画像中の血管領域を特定する第１の特定手段、
    前記２次元画像中の血管領域を特定する第２の特定手段、
    前記断層画像中の血管領域と前記２次元画像中の血管領域との共通領域を求め、前記共通領域に相当する前記断層画像中の領域を特定する画像処理手段、及び、
    前記共通領域に相当する領域を視認可能とするように前記断層画像を表示手段に表示させる制御手段として機能させる、
    ことを特徴とするプログラム。

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