眼科装置及びその制御方法
【課題】従来の、眼底の特徴点を抽出し、画像を比較することで取得画像間での眼球の移動量を算出する方法は、精度・再現性・安定性に優れているが、画像処理に時間が必要であった。
【解決手段】眼底画像を取得するための眼底撮像装置と、前記眼底撮像装置で撮像された第１の眼底画像から眼底画像の特徴点を抽出し、前記特徴点を前記眼底画像とは異なる第2の眼底画像から検出し、前記抽出した特徴点と前記検出した特徴点の各々の眼底画像における座標から眼底画像の位置変化を計測する計測手段と、を有する追尾装置であって、第1の画像から特徴点を探索する領域を抽出した特徴点を含み、測定時間内に眼球の移動により前記特徴点が移動する範囲よりも広くなるように、前記第2の眼底画像から特徴点を検出する領域を決定することを特徴とする追尾装置、を用いることで前記課題を解決できる。
【解決手段】眼底画像を取得するための眼底撮像装置と、前記眼底撮像装置で撮像された第１の眼底画像から眼底画像の特徴点を抽出し、前記特徴点を前記眼底画像とは異なる第2の眼底画像から検出し、前記抽出した特徴点と前記検出した特徴点の各々の眼底画像における座標から眼底画像の位置変化を計測する計測手段と、を有する追尾装置であって、第1の画像から特徴点を探索する領域を抽出した特徴点を含み、測定時間内に眼球の移動により前記特徴点が移動する範囲よりも広くなるように、前記第2の眼底画像から特徴点を検出する領域を決定することを特徴とする追尾装置、を用いることで前記課題を解決できる。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、眼科装置及びその制御方法に関するもので、特に眼球の移動量を求める眼科装置及びその制御方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、眼球運動を計測する装置が注目されている。眼球運動の計測が可能になれば、視野検査や、より高精細な画像を取得する眼底断層撮像装置等に応用し、より精度の高い眼底検査が可能になる。
【０００３】
眼球運動を計測する方法としては角膜反射法（プルキニエ像）、サーチコイル法等、様々な技術が公知である。なかでも、簡易的で被験者に負担が少ない方法として、眼底画像から眼球運動を計測する方法が検討されている。
【０００４】
眼底画像から精度良く眼球運動を計測するには、眼底画像から特徴点を抽出し、対象となる画像において特徴点を探索・検出した後、特徴点の移動量を算出する必要がある。これらのうち、特徴点の抽出工程は眼球運動の計測安定性・精度・再現性という点で重要である。眼底画像の特徴点としては、黄斑や視神経乳頭（以下、乳頭とする）などが用いられる。また、患眼等では黄斑や乳頭が不完全な場合が少なくないため、眼底画像の特徴点として、血管が用いられることもある。血管の特徴点の抽出方法としては様々な方法が知られている。例えば特許文献１には、眼底画像に設定したフィルターの外周部上における画素値の平均値から、血管の本数及び、フィルター中心部における血管の存在の有無を判定し、フィルター領域内における血管交叉部の存在判定を行う方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００１−７０２４７
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１の様な方法を用いて眼底の特徴点を抽出し、画像間の特徴点の位置関係を比較して取得画像間での眼球の移動量を算出することで、眼底画像から精度良く眼球の移動量を検出できる。しかし、これらの方法は精度・再現性・安定性に優れているが、画像処理に時間が必要であるという問題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述の課題を解決するため、本発明の第一の構成に係る被検眼の眼底画像から特徴点を抽出して前記被検眼の移動量を検出する眼科装置は、前記被検眼の複数の眼底画像を取得する取得手段と、前記取得された眼底画像のうち、第１の眼底画像から特徴点を抽出する抽出手段と、前記特徴点とマッチする位置を抽出するための抽出領域を、前記抽出した特徴点と前記眼底画像の取得時間とに基づき、前記取得された眼底画像のうち第２の眼底画像に設定する設定手段と、前記第２の眼底画像に設定した前記抽出領域から前記特徴点とマッチする画像を抽出するマッチング手段と、前記第１の眼底画像の特徴点の座標と前記第２の眼底画像から抽出した画像の座標とに基づき、前記被検眼の移動量を求める手段とを有することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明の第二の構成に係る被検眼の眼底画像から特徴点を抽出して前記被検眼の移動量を検出する眼科装置の制御方法は、前記被検眼の複数の眼底画像を取得する工程と、前記取得された眼底画像のうち、第１の眼底画像から特徴点を抽出する工程と、前記特徴点とマッチする位置を抽出するための抽出領域を、前記抽出された特徴点と前記眼底画像の取得時間とに基づき、前記取得された眼底画像のうち第２の眼底画像に設定する工程と、前記第２の眼底画像に設定した前記抽出領域から前記特徴点とマッチする画像を抽出する工程と、前記第１の眼底画像の特徴点の座標と前記第２の眼底画像から抽出した画像の座標とに基づき、前記被検眼の移動量を求める工程とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、特徴点のマッチ領域を処理対象画像内で効率的に見つけることができ、テンプレートマッチングを高速化することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施例１における眼底カメラの光学系の構成を説明する概略図である。
【図２】本発明の実施例１における装置の機能体系の概略図である。
【図３】本発明の実施例１における制御フロー図である。
【図４】本発明の実施例１における制御フローの処理Ａに関するフロー図である。
【図５】本発明の実施例１における制御フローの処理Ｂに関するフロー図である。
【図６】本発明の実施例１における眼底画像を説明する概略図である。
【図７】本発明の実施例１におけるマッチング領域に関する概略図である。
【図８】本発明の眼球移動を説明する概略図である。
【図９】本発明の眼球移動と時間に関するグラフの概略図である。
【図１０】本発明の実施例１におけるテンプレートマッチングに関する概略図である。
【図１１】本発明の実施例２におけるＯＣＴ装置とＳＬＯ装置の光学系の構成を説明する概略図である。
【図１２】本発明の実施例２における装置の機能体系の概略図である。
【図１３】本発明の実施例２における制御フロー図である。
【図１４】本発明の実施例２における制御フローの処理Ｃに関するフロー図である。
【図１５】本発明の実施例２における制御フローの処理Ｄに関するフロー図である。
【図１６】本発明の実施例２におけるＳＬＯ眼底画像を説明する概略図である。
【図１７】本発明の実施例２におけるマッチング領域に関する概略図である。
【図１８】本発明の実施例２におけるテンプレートマッチングに関する概略図である。
【図１９】本発明の実施例２における表示例を表す概略図である。
【図２０】本発明の実施例３における制御フロー図である。
【図２１】本発明の実施例３における制御フローの処理Ｅに関するフロー図である。
【図２２】本発明の実施例３における制御フローの処理Ｆに関するフロー図である。
【図２３】本発明の実施例３におけるＳＬＯ眼底画像を説明する概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本発明を実施するための形態について、以下の実施例において図面を用いて詳細に説明する。
【００１２】
なお、以下の実施例では本発明を単一の装置に応用した例を記載するが、本発明の対象は下記の構成に限定されることはなく、また、下記の構成を備える単一の装置に限定されることはない。本発明は、下記の機能を実現するための方法の使用及び、これらの機能を実現するソフトウェア（コンピュータプログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理によっても実現される。
【実施例】
【００１３】
［実施例１］
以下、本発明の実施例１について説明する。
本実施例では、上記説明した課題を解決するために、内部固視灯を有する眼底画像取得装置において、眼底画像の特徴点を抽出した後、対象とする画像内で抽出した特徴点を探索する領域を適正化することで、処理速度を向上させる例について述べる。
【００１４】
（眼底撮像装置）
本実施例で眼底撮像に用いる眼底カメラに関して説明する。図１に眼底カメラの概略図を示す。眼底カメラ本体部１には、信号取得部としてビデオレートで撮像可能なデジタル一眼レフカメラ５０が接続部４０を介し接続されている。被検眼Ｅと対向する対物レンズ１１の光路上には、孔あきミラー１２が設けられている。孔あきミラー１２の入射方向の光路上には、リレーレンズ１３、黒点板１４、リレーレンズ１５、リングスリット板１６、蛍光エキサイタフィルタ１７、ミラー１８が配列されている。さらに、ミラー１８の入射方向には、コンデンサレンズ１９、キセノン管から成る撮影用光源２０、コンデンサレンズ２１、赤外発光ダイオードから成る観察用光源２２が配置されている。なお、図上における光路は点線で示している。
【００１５】
孔あきミラー１２の背後には、フォーカスレンズ２４、蛍光バリアフィルタ２５、結像レンズ２６が配列され、そして、デジタル一眼レフカメラ５０が接続されている。デジタル一眼レフカメラ５０内には、対物レンズ１１の背後の光路と同一光路上に、クイックリターンミラー５１、フォーカルプレーンシャッタ（図示せず）、二次元センサ５３が配置されている。また、クイックリターンミラー５１の反射方向には、ペンタプリズム５４、接眼レンズ５５が設けられている。二次元センサ５３で受光した信号は信号処理基盤５２で処理され、ケーブルを介し、ＨＤＤ５８を有するＰＣ５６へ転送され、ディスプレイ５７に表示される。眼底カメラ本体部１には、内部固視灯ユニット６０が設けられ、内部固視灯の光源６１から出射された光はレンズ６２を介し、ダイクロイックミラー６３により反射され被検眼に照射される。なお、眼底カメラ本体部１には、不図示の制御部が設けられ、ＰＣ５６と通信を行いつつ眼底カメラ全体を制御する。
【００１６】
（制御方法）
図２に本実施例で用いられる機能体系を示す。その機能体系は、システム全体を制御するＣＰＵ２０３、眼底カメラを制御する制御部２０５、眼底画像を取得する眼底カメラ２０１、システム状態を表示する表示部２０２、眼底画像や撮像条件等を記録するＨＤＤ（記録部）２０４、により構成されている。眼底の観察時及び撮影時には、ＣＰＵ２０３より制御部２０５に撮像条件が指令され、眼底が撮像される。眼底が撮像された後、眼底カメラ２０１からＣＰＵ２０３に画像が送られ、画像処理等がなされた後、表示部２０２で表示され、同時又はその後、記録部２０４に保存される。
【００１７】
上述の機能を用い、一定時間の眼球運動を計測する全体のフローを図３に示す。眼底カメラ１（本実施例において取得手段に相当する）を用い、眼底画像を取得する（ステップ３０２）。眼底画像を取得した後、ＰＣ５６（抽出手段に相当する）により、特徴点（以下、テンプレート画像と記す）を抽出する（ステップ３０３）。テンプレート画像と、テンプレート画像の基準座標であるテンプレート座標を記録部２０４に保存する（ステップ３０４）。眼底カメラは一定時間連続撮像しているため、次の新規の眼底画像が取得（ステップ３０５）される。処理Ａ（ステップ３０６）において、ＰＣ５６（本実施例においてマッチング手段に相当する）において、取得された画像からテンプレート画像を探索（以下テンプレートマッチングと記す）し、処理Ｂ（ステップ３０７）により一定時間の眼球運動量が算出される。眼球運動量、画像、計測時間、前眼部のリアルタイムモニタ画像等が表示される（ステップ３０８）。ステップ３０５からステップ３０８の処理を眼球運動の計測を終了するまで繰り返す。
【００１８】
部分的なフローである処理Ａ（ステップ３０６）におけるテンプレートマッチングついての詳細フローを、図４を用い説明する。ここでは記録部２０４に保存されたテンプレート画像を読み出し（ステップ４０２）、新規取得眼底画像内でテンプレートマッチングを実施する領域を設定し（ステップ４０３）、新規取得眼底画像内でテンプレートマッチングを行う（ステップ４０４）。テンプレートマッチング終了後、マッチングした画像の基準座標、つまりマッチング座標を記録部２０４に保存する（ステップ４０５）。なお、本実施例において、基準座標をマッチングした画像の中心座標とするが、左上角の座標等の基準となる座標であればいずれでもよい。
【００１９】
次に、処理Ｂについて、図５を用い説明する。処理Ｂにおいては、まず、記録部２０４からテンプレート座標とマッチング座標を読み出し（ステップ５０２）、座標差を算出し（ステップ５０３）、座標差から移動距離を算出する（ステップ５０４）。
【００２０】
（追尾計測：具体例）
以上の処理に相当する各画像を図６に示す。上述の眼底カメラを用い、１０Ｈｚの周期で、直径１０ｍｍの眼底画像を取得する測定条件で２０秒間追尾計測する場合を例として示す。
【００２１】
図６（ａ）に取得された第１の眼底画像６０５を示す。図６（ａ）のように、乳頭から血管が端部に向かって複雑に伸びている。第１の眼底画像を取得した後、図６の（ｂ）の点線で示すようにテンプレート画像６０１を抽出する。ここでは５００μｍ×５００μｍの正方形の画像領域をテンプレート画像としたが、これに限定されることなく、テンプレート画像の形状やサイズは任意に決定することができる。抽出したテンプレート画像６０１とテンプレート座標Ｚ０を保存する。本実施例では、眼底画像６０５の中心座標を原点（０，０）とし、今回のテンプレート画像の中心座標はＺ０（０、−２００）である。座標単位はμｍである。ただし、座標の設定方法についてもこれに限定されることはない。次に、図６の（ｃ）のように、ＣＰＵ２０３（本実施例における設定手段に相当する）により、第１の眼底画像にて、新たな眼底画像からテンプレート画像６０１を検出する際に、テンプレート画像を探索する領域６０２、つまりテンプレートマッチング実施領域６０２（以下、マッチング領域と記す）を設定する。このとき、第１の画像におけるテンプレート画像のテンプレート座標を基準（中心）として測定時間内に固視微動等による眼球の移動や回旋によりテンプレート画像の領域が移動する範囲よりもマッチング領域が広くなるように、第２の画像におけるマッチング領域を設定する。次に、新たに取得されたマッチング対象である第２の眼底画像を示す図６（ｄ）において、抽出領域６０３（第１の抽出領域）を、第１の眼底画像におけるマッチング領域６０２と同じ座標位置に設ける。その後、抽出領域６０３内でテンプレート画像６０１と一致する領域を探索（テンプレートマッチング）する。このような構成とすることにより、テンプレートと一致する領域は抽出領域のみから探索すればよく、第２の眼底画像全体から探索する必要はないため、探索時間の短縮化が実現される。図６（ｅ）のように一致領域６０４を検出した後、テンプレート画像と一致する画像領域６０４の中心座標（マッチング座標）Ｚ１を計測する。この例では、マッチング座標Ｚ１は（０、−４００）である。図６（ｆ）のようにテンプレート座標Ｚ０とマッチング座標Ｚ１を用い、座標の変化を求め、眼球運動量（本実施例では０μｍ，−２００μｍ）を算出する。新規に取得される眼底画像に対して上述の図６（ｄ）〜（ｇ）のテンプレートマッチングを繰り返し、１０Ｈｚ周期で取得される新規の画像を各々マッチングし、計測中に眼球が基準位置からどの程度移動したか計測し、表示する。
【００２２】
図６（ｃ）で行ったマッチング領域の設定方法の例を以下に示す。この例では、テンプレート画像の領域と、テンプレート画像の端部から外側に一定の幅（Ｒ１）を持つ範囲の領域と、を合わせた領域を、マッチング領域としている。図７に図６の眼底画像６０５の拡大図７０１を中央に示す。テンプレート画像７０２の拡大図を図７の上部に示す。下部にマッチング領域７０４の拡大図を示す。マッチング領域７０４は、眼底画像の大きさ、精度、そして、固視微動等の属性情報を考慮し算出する。本実施例では、テンプレート画像７０２の画像端部からテンプレート画像領域の外側にＲ１ｍｍ以内の範囲の領域及びテンプレート画像７０２からなる領域をマッチング領域７０４とする。ここで、Ｒ１には測定時間内の人眼の移動量よりも大きくなる値を用いる。図８に、内部固視灯を有する装置において、人眼の固視微動を計測した結果を示す。図８のように、固視灯を有する場合、固視微動による人眼の移動は固視点を中心にある一定距離以内に収まる傾向にある。このような傾向を含めて、図９に固視の開始からの時間と人眼の移動距離とについてモデル化された関数を示す。このグラフをもとに、測定時間内の人眼の移動量を求めることができる。このグラフは外部固視、内部固視、患眼若しくは健常者、年齢、又は１枚の眼底画像を撮像する時間等の撮像条件ごとあらかじめ用意されている公知のグラフを使用することができ、測定の方法や対象ごとに任意に選択することができる。本実施例では２０秒間の測定であり、この関数より、眼球の移動量は７００μｍと考えられるので、Ｒ１を７００μｍとする。そのため、マッチング領域７０４は１．９ｍｍ×１．９ｍｍとなる。
次に、テンプレートマッチングについて、図１０を用い詳しく説明する。新たに撮像された第２の眼底画像１００１内に上述で算出された抽出領域１００２を座標から設定し、抽出領域の拡大図１００２内からテンプレート画像を探索する。探索の結果、一致した画像領域１００４を検出し、その中心座標Ｚ1をマッチング座標として算出する。上述の結果をリアルタイム又は測定後にモニタに表示する。
以上のようにテンプレートマッチングの際に、マッチング領域及び抽出領域を設定することで、テンプレートマッチングを高速化できる。また、領域を制限することにより、誤った検出を防止することにもなる。
【００２３】
［実施例２］
以下、本発明の実施例２について説明する。
実施例２では、眼底撮像取得にＳＬＯ（Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｌａｓｅｒ Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ）を用い、ＳＬＯ眼底画像から実施例１と同様の方法により眼球運動の計測を行い、眼球運動の計測結果を光干渉断層撮像装置（ＯＣＴ：Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｔ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）にリアルタイムにフィードバックすることで高精細な３ＤのＯＣＴ画像を取得する例について述べる。
【００２４】
（ＯＣＴ装置構成）
本実施例においては、眼科装置としてＯＣＴ装置を用いた。ＯＣＴ装置の装置概要に関して、図１１を用いて説明する。
低コヒーレント光源１１０１は、ＳＬＤ光源（Ｓｕｐｅｒ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｔ Ｄｉｏｄｅ）や、ＡＳＥ光源（Ａｍｐｌｉｆｉｅｄ Ｓｐｏｎｔａｎｅｏｕｓ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ）が好適に用いることができる。低コヒーレント光としては、８５０ｎｍ近傍及び１０５０ｎｍ近傍の波長が眼底撮影には好適に用いられる。本実施例では、中心波長８４０ｎｍ、波長半値幅４５ｎｍのＳＬＤ光源を用いる。低コヒーレント光源１１０１から照射される低コヒーレント光がファイバーを経由して、ファイバカプラ１１０２に入り、計測光（ＯＣＴビームとも言う）と参照光に分けられる。ここではファイバを用いた干渉計構成を記載しているが、空間光光学系でビームスプリッタを用いた構成としてもかまわない。
【００２５】
計測光は、ファイバ１１０３を介して、ファイバコリメータ１１０４から平行光となって照射される。さらに計測光は、ＯＣＴスキャナ（Ｙ）１１０５、リレーレンズ１１０６、１１０７を経由し、さらにＯＣＴスキャナ（Ｘ）１１０８を通り、ダイクロイックビームスプリッタ１１０９を透過しスキャンレンズ１１１０、ダイクロイックミラー１１１１、そして、接眼レンズ１１１２を通り被検眼ｅに入射する。ここで、ＯＣＴスキャナ（Ｘ）１１０８及び（Ｙ）１１０５は、ガルバノスキャナを用いている。被検眼ｅに入射した計測光は、網膜で反射し、同一光路を通りファイバカプラ１１０２に戻る。参照光は、ファイバカプラ１１０２からファイバコリメータ１１１３に導かれ、平行光となり照射される。照射された参照光は、分散補正ガラス１１１４を通り、光路長可変ステージ１１１５上の参照ミラー１１１６により反射される。参照ミラー１１１６により反射された参照光は、同一の光路をたどり、ファイバカプラ１１０２に戻る。
【００２６】
ファイバカプラ１１０２で戻ってきた計測光及び参照光が合波され、ファイバコリメータ１１１７に導かれる。ここでは合波された光を干渉光と呼ぶ。ファイバコリメータ１１１７、グレーティング１１１８、レンズ１１１９、ラインセンサ１１２０によって、分光器が構成されている。干渉光は、分光器によって、波長毎の強度情報となって計測される。ラインセンサ１１２０によって計測された波長毎の強度情報は、不図示のＰＣに転送され、被検眼ｅの断層画像として生成される。
【００２７】
（ＳＬＯ構成）
次に、眼底画像を取得するＳＬＯ撮影部の光学構成に関して、同じく図１１を用いて説明する。レーザ光源１１３０は、半導体レーザやＳＬＤ光源が好適に用いることができる。用いる波長は、ＯＣＴ用の低コヒーレント光源の波長と波長分離手段によって、使用波長同士が分離できる光源であれば制約はないが、眼底観察像の画質として、７００ｎｍ〜１０００ｎｍの近赤外の波長域が好適に用いられる。本実施例においては、波長７６０ｎｍの半導体レーザを用いる。レーザ光源１１３０から出射されたレーザはファイバ１１３１を介して、ファイバコリメータ１１３２から平行光となって出射され、シリンダーレンズ１１３３に入射する。本実施例ではシリンダーレンズで記載しているが、ラインビーム生成可能な光学素子であれば特に制約はなく、パウエルレンズや回折光学素子を用いたラインビームシェイパーを用いることができる。シリンダーレンズ１１３３で広げられたビーム（ＳＬＯビームともいう）は、リレーレンズ１１３４、１１３５によって、リングミラー１１３６の中心を通り、リレーレンズ１１３７、１１３８を通り、ＳＬＯスキャナ（Ｙ）１１３９に導かれる。ＳＬＯスキャナ（Ｙ）は、ガルバノスキャナを用いている。さらにダイクロイックビームスプリッタ１１０９で反射され、スキャンレンズ１１１０、ダイクロイックミラー１１１１と接眼レンズ１１１２を通り、被検眼ｅに入射する。ダイクロイックビームスプリッタ１１０９は、ＯＣＴビームを透過し、ＳＬＯビームを反射するように構成しておく。被検眼に入射したＳＬＯビームは、被検眼ｅの眼底に、ライン状のビームで照射される。このライン状のビームが、被検眼ｅの眼底で反射あるいは散乱され、同一光路をたどり、リングミラー１１３６まで戻る。リングミラー１１３６の位置は、被検眼ｅの瞳孔位置と共役になっており、眼底に照射されているラインビームが後方散乱した光のうち、瞳孔周辺部を通った光が、リングミラー１１３６によって反射され、レンズ１１５０によりラインセンサ１１５１上に結像する。ラインセンサ１１５１の位置毎の強度情報に基づき，不図示のＰＣにより眼底の平面画像を生成する。本実施例では、ラインビームを用いるラインスキャンＳＬＯ（以下、Ｌ-ＳＬＯと記す）構成でＳＬＯを記載したが、当然ながら、フライングスポットＳＬＯであっても構わない。
【００２８】
（内部固視灯）
本実施例では、被検眼ｅに注視させることで固視微動を安定させる内部固視灯を有している。本実施例が有する内部固視灯について、ＯＣＴ装置、ＳＬＯ装置同様、図１１を用い説明する。固視灯に用いる光源１１７０は発光ダイオード（ＬＤ）を用いた。発光ダイオードの点灯位置を、ＰＣの制御により撮像したい部位に合わせて変更する。発光ダイオード１１７０は５００ｎｍの波長で、光源から出射されたビームは、レンズ１１７１とダイクロイックミラー１１１１を経由し、被検眼ｅに照射される。ダイクロイックミラー１１１１は、スキャンレンズ１１１０と接眼レンズ１１１２の間に位置し、短波長（５００ｎｍ程度）の光とＯＣＴビーム，ＳＬＯビーム（７００ｎｍ以上）を波長分離する。
【００２９】
（制御方法）
図１２に本実施例で用いられる機能体系を示す。その機能体系は、システム全体を制御するＣＰＵ１２０１、ＳＬＯ部、ＯＣＴ部制御する各々の制御部１２０２、１２０３、固視灯１２０８、ＳＬＯ画像及びＯＣＴ画像を取得する各々のカメラ１２０４、１２０５、システム状態を表示するＰＣの表示部１２０６、眼底画像や撮像条件等を記録するＰＣの記録部１２０７、により構成されている。眼底の撮影時には、ＣＰＵ１２０１より制御部１２０２、１２０３に各々の撮像条件が指令され、眼底が撮像される。眼底が撮像された後、カメラ装置１２０４、１２０５からＣＰＵ１２０１に画像が送られ、画像処理された後、表示部１２０６で表示され、同時又はその後、記録部１２０７に保存される。
【００３０】
上述の機能を用い、ＯＣＴ部で眼底の断層像を取得している間の眼球運動を計測する全体のフローを図１３に示す。
【００３１】
まず、処理Ｃ（マッチング領域計測）を実行し（ステップ１３０２）、測定時間内に固視微動等による眼球の移動によりテンプレート画像の領域が移動する範囲よりも、マッチング領域が広くなるように、ＣＰＵ１２０１（本実施例において設定手段に相当する）によりマッチング領域を設定する（ステップ１３０３）。以上の処理と同時に、ＳＬＯ部を作動させＳＬＯにより眼底画像を取得する（ステップ１３０４）。ＳＬＯの画像からテンプレート画像を抽出する（ステップ１３０５）。テンプレート画像の抽出後、抽出したテンプレート画像と座標を保存する（ステップ１３０６）。ＯＣＴ部の走査基準位置を記録し（ステップ１３０７）、ＯＣＴ部の計測を開始する（ステップ１３０８）。ＳＬＯ部からの新規の画像を取得後（ステップ１３０９）、実施例１と同様、処理Ａ（テンプレートマッチング）（ステップ１３１０）、処理Ｂ（眼球移動量算出）を実行し（ステップ１３１１）、処理Ｄ（ＯＣＴへフィードバック）を行い（ステップ１３１２）、ＯＣＴ部が断層像を継続計測している間はステップ１３０９〜１３１２の工程を繰り返す。ＯＣＴ撮像が終了した後、眼球運動の計測を終了する（ステップ１３１４）。なお、処理Ａ、処理Ｂは実施例１と同様であるため、説明は省略する。
【００３２】
部分的なフローである処理Ｃ（マッチング領域計測）の例について（ステップ１３０２）、図１４を用い説明する。ユーザにより入力されるＯＣＴ撮像条件から（ステップ１４０２）、ＯＣＴ撮像時間を計測する（ステップ１４０３）。図９を参考に、ＯＣＴ撮像時間からグラフ９０１に適合させ、眼球移動距離（マッチング領域）を算出する（ステップ１４０４）。図９のグラフは内部固視灯を有した装置で健常眼を測定した際の眼球移動量情報である。
【００３３】
処理Ｄ（ＯＣＴ部へのフィードバック）について（ステップ１３１２）、図１５を用いて説明する。ＣＰＵ１２０１にて、ＯＣＴ部のスキャン位置データを読み出し（ステップ１５０２）、眼球移動量からＯＣＴスキャナに投入する電圧を算出し（ステップ１５０３）、ＣＰＵ１２０１より投入電力をＯＣＴ制御部１２０３へ転送した後（ステップ１５０４）、スキャナ移動の信号を確認後（ステップ１５０５）、スキャン位置の変更情報を保存する（ステップ１５０６）。変更状態、ＯＣＴ画像、ＳＬＯ画像（マッチング領域、テンプレート位置表示）残り時間、等を表示する（ステップ１５０７）。
【００３４】
（追尾計測：具体例）
以上の処理に相当するＳＬＯ画像を図１６に示す。本実施例において、ＳＬＯは眼底位置での取得画像の大きさが、ライン幅１０ｍｍ、スキャン範囲１０ｍｍ、１０ｍｍ×１０ｍｍである。ＳＬＯ画像の取得レートは３０Ｈｚである。また、ＯＣＴ部は、カメラを７０ｋ Ａ−ｓｃａｎで動作させ、Ｂ−ｓｃａｎ画像（眼底スキャン範囲１０ｍｍ、レーザスポット径２０μｍ）は１０００ｌｉｎｅで構成され、Ｂ−ｓｃａｎ２８０枚、網膜の３Ｄ画像を取得する。撮像時間は４秒となる。
【００３５】
まず、図１６（ａ）にＳＬＯで取得された眼底画像１６０１（以下、単にＳＬＯ画像と記す）を示す。図１６（ａ）のように、乳頭から血管が端部に向かって複雑に伸びている。第１のＳＬＯ画像を取得した後、ＯＣＴの撮像条件から撮像時間（本実施例では４秒）を算出する。図９を参照すると、４秒間に眼球は４５０μｍ移動する。その間に第１のＳＬＯ画像１６０１からテンプレート画像を抽出（ｂ）する。テンプレート画像１６０２とテンプレート座標Ｘ０（−２５、−２００）を保存する。座標は、ＳＬＯ画像の中心を（０，０）としている。その後、眼球移動距離４５０μｍを考慮したマッチング領域１６０４を設定する（ｃ）。次に、（ｄ）のように新規に取得された第２のＳＬＯ画像１６０５上に抽出領域１６０４を設定する。このとき、第１の画像におけるテンプレート画像の座標を基準（中心）として、測定時間内に固視微動等による眼球の移動や回旋によりテンプレート画像の領域が移動する範囲よりも抽出領域が広くなるように、第２の画像における抽出領域を設定する。さらに、抽出領域１６０４内でテンプレート画像１６０２を探索する。マッチング画像１６０６を検出した後、マッチング画像１６０６の中心座標Ｘ１を保存する。その後、（ｆ）のように、テンプレート座標Ｘ０とマッチング座標Ｘ１との座標差から、眼球の移動距離を算出する。
【００３６】
マッチング領域の算出方法の例について、図１７を用い説明する。マッチング領域１７０３はＳＬＯ眼底画像１７０６内で、テンプレート画像１７０１にマッチング領域設定幅Ｒ２を加えた領域からなる。実施例１と同様に、図９のグラフをもとにして測定時間内の人眼の移動量を求めることができる。このグラフは外部固視、内部固視、患眼若しくは健常者、年齢、又は１枚の眼底画像を撮像する時間等の撮像条件ごとあらかじめ用意されている公知のグラフを使用することができ、測定の方法や対象ごとに任意に選択することができる。このうち、実施例２では、ＯＣＴ撮像時間に応じマッチング領域設定幅Ｒ２を変更する。ＯＣＴ撮像時間は４秒であるため、図９から、眼球移動距離は４５０μｍである。そのため、Ｒ２は４５０μｍで、テンプレート領域１７０３はテンプレート領域１７０１より周囲の幅を４５０μｍずつ広くした領域となる。
【００３７】
マッチング方法について、図１８を用い説明する。新規ＳＬＯ画像１８０１に抽出領域１０８２を設定し、抽出領域１８０２内でテンプレート画像が一致する領域を探索する。テンプレート画像が一致した一致画像領域１８０４を検出した後、マッチング座標Ｘ1を読み取る。
【００３８】
このとき、図１９のように、ＯＣＴ画像１９０１、眼球運動計測結果１９０６、残りの計測時間１９０５、ＳＬＯ画像（マッチング領域、テンプレート画像の表示を含む）１９０４、撮像条件１９０８、等をＰＣのディスプレイ１９０７に表示し、ユーザが動作を確認できるようにしてもよい。
【００３９】
以上のように、ＯＣＴ撮像時間に応じ、マッチング領域及び抽出領域を設定することで、高速な眼球運動の計測が可能となり、眼球上で安定してＯＣＴビームを走査させることができ、眼球運動に依る画像ズレの無い３Ｄ画像が取得できる。
【００４０】
［実施例３］
以下、本発明の実施例３について説明する。
実施例３では実施例２と同様、眼底撮像取得にＳＬＯ（Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｌａｓｅｒ Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ）を用い、ＳＬＯ眼底画像から実施例１、２とは異なる方法により眼球運動の計測を行い、より高速に、眼球運動の計測結果を光干渉断層撮像装置（ＯＣＴ：Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｔ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）にリアルタイムにフィードバックすることで高精細な３ＤのＯＣＴ画像を取得する例について述べる。
眼底撮像装置（ＳＬＯ）と光干渉断層撮像装置（ＯＣＴ）の構成に関しては実施例２と同様であるので、説明を省略する。異なる点である、フローに関して、説明する。
【００４１】
（制御フロー）
本実施例の制御フロー全体図を図２０に示す。
まず、ＳＬＯ画像（第１の眼底画像）を取得し（ステップ２００２）、取得したＳＬＯ画像から特徴点（以下、テンプレート画像と記す）を抽出し（ステップ２００３）、抽出したテンプレート画像とその座標（テンプレート座標）を記録部に保存する（ステップ２００４）。ＯＣＴ部の走査基準位置を記録し（ステップ２００５）、ＯＣＴ撮像を開始し（ステップ２００６）、同時にＳＬＯ画像（第２の眼底画像）を取得する（ステップ２００７）。ステップ２００７で取得したＳＬＯ画像において、処理Ｅのテンプレートマッチング（ステップ２００８）と処理Ｆの眼球移動量計算（ステップ２００９）を行い、次に、実施例２と同様、処理Ｄ（ステップ２０１０）を実施する。処理Ｄ（ステップ２０１０）の後、再度ＳＬＯ画像（第３の眼底画像）を取得し（ステップ２０１１）、処理Eのテンプレート画像との間のテンプレートマッチング（ステップ２０１２）と、処理Fの第２の眼底画像と第３の眼底画像とを取得する間の眼球移動量計算（ステップ２０１３）を行い、やはり実施例２と同様に処理Ｄのその結果をＯＣＴ装置への反映（ステップ２０１４）を実施する。以上のステップ２０１１〜ステップ２０１４の工程をＯＣＴ撮像が終了するまで繰り返す。
【００４２】
本実施例におけるテンプレートマッチング（処理Ｅ）について、図２１を用い説明する。
ステップ２００３で抽出したテンプレート画像を読み出し（ステップ２１０２）、ステップ２００２又はステップ２００７で取得したＳＬＯ撮像時間を読み出す（ステップ２１０３）。撮像する間の眼球の移動量を図９（実施例２と同様の条件）から算出する（ステップ２１０４）。実施例２と同様、算出された数値をステップ２００７で取得したＳＬＯ画像における抽出領域（第２の抽出領域）に反映させ、設定する（ステップ２１０５）。なお、抽出領域の設定方法はこれに限られず、測定時間内に固視微動等による眼球の移動や回旋によりテンプレート画像の領域が移動する範囲よりもマッチング領域が広くなるように設定すればよい。ただし、本実施例では、ＳＬＯ画像を１枚取得する間の眼球の移動距離をもとにマッチング領域を設定することで、テンプレートマッチングをする範囲をより少なくし、より短時間での処理を実現することができる。ステップ２０１１で取得したＳＬＯ画像において、ステップ２１０５で設定された領域でテンプレートマッチングを行い（ステップ２１０６）、マッチング情報を保存する（ステップ２１０７）。
【００４３】
本実施例における眼球移動量計算（処理Ｆ）について、図２２を用い説明する。ステップ２０１２で取得したＳＬＯ画像と、その直前に取得したＳＬＯ画像のマッチング座標を読み出し（ステップ２２０２）、その座標差を算出する（ステップ２２０３）。この座標差から移動量を算出する（ステップ２２０４）。
【００４４】
（具体例）
以上の処理に相当する各画像を図２３に示す。実施例２と同様、ＳＬＯは眼底位置での取得画像の大きさが、ライン幅１０ｍｍ、スキャン範囲１０ｍｍ、すなわち、１０ｍｍ×１０ｍｍである。ＳＬＯ画像の取得レートは３０Ｈｚである。また、ＯＣＴ装置は、カメラを７０ｋ Ａ−ｓｃａｎで動作させ、Ｂ−ｓｃａｎ画像（眼底スキャン範囲１０ｍｍ、レーザスポット径２０μｍ）は１０００ｌｉｎｅで構成され、Ｂ−ｓｃａｎ画像２８０枚で構成される網膜の３Ｄ画像を取得する。撮像時間は４秒となる。
【００４５】
まず、ＳＬＯで取得された眼底画像２３０１（第１の眼底画像）を図２３（ａ）に示す。図２３（ｂ）のように、取得したＳＬＯ画像２３０１から血管を含むテンプレート画像２３０５を抽出する。抽出したテンプレート画像の中心座標Ｘ０を保存する。ＳＬＯ画像の取得レート３０Ｈｚから、マッチング領域を設定する。図９を参照し、ＳＬＯ画像を１枚取得する時間１／３０秒に対応する眼球移動距離である１００μｍを考慮して、図２３（ｃ）のように、マッチング領域２３０６を設定する。
【００４６】
次に、図２３（ｄ）のように新たなＳＬＯ画像２３０２（第２の眼底画像）を取得する。図２３（ｃ）で設定したマッチング領域２３０６に対応するＳＬＯ画像２３０２内の抽出領域（第１の抽出領域）内でテンプレートマッチングを行う。テンプレート画像と一致する領域２３０７を検出し、その座標Ｘ１を取得する。さらに、図２３（ｅ）のように、テンプレート画像と一致する領域の基準座標（本実施例では中心座標）Ｘ１を中心として、眼球移動距離１００μｍを考慮して次のマッチング領域２３０８を設定する。マッチング領域を設定すると同時に、座標Ｘ０とＸ１の座標値から眼球の移動量を算出する。算出した結果をＯＣＴ装置のスキャナにフィードバックする。
【００４７】
図２３（ｆ）のように新たなＳＬＯ画像２３０３を取得する。図２３（ｅ）で設定したマッチング領域２３０８に対応するＳＬＯ画像２３０３内の抽出領域（第２の抽出領域）内でテンプレートマッチングを行う。テンプレート画像と一致する領域２３０９を検出し、テンプレート画像と一致する領域の基準座標（本実施例では中心座標）Ｘ２を取得する。さらに、図２３（ｇ）のように、座標Ｘ２を中心として、眼球移動距離１００μｍを考慮して次のマッチング領域２３１０を設定する。マッチング領域を設定すると同時に、座標Ｘ１とＸ２の座標値から眼球の移量を算出する。
【００４８】
これ以降の処理は省略するが、さらに図２３（ｈ）の様に新たなＳＬＯ画像２３０４を取得し、マッチング領域２３１０に対応するＳＬＯ画像２３０４内の領域内でテンプレートマッチングを行い、テンプレート画像と一致する領域を検出し、その基準座標を取得し、さらに次のマッチング領域を設定していくという処理をＯＣＴ画像撮像が終了するまで繰り返す。
【００４９】
以上のように、マッチング領域をＳＬＯ画像の取得レートに合わせて、取得するＳＬＯ画像１枚ごとにマッチング領域を設定して次に取得したＳＬＯ画像に適応させることで、フィードバック速度が向上する。さらに、ＯＣＴ撮像中、ＳＬＯ画像から眼球の移動量を算出し、ＯＣＴ装置にフィードバックして、ＯＣＴスキャンが走査する領域も眼球の移動量に合わせて移動させながらＯＣＴ画像を取得することで、高画質のＯＣＴ画像が得られる。
【００５０】
なお、実施例において、１つの特徴点を抽出して移動量を求めたが、複数の特徴点を抽出し、それぞれの特徴点に基づきパターンマッチングを実施して得られる各移動量の平均値をＯＣＴ装置へフィードバックするようにしてもよい。
【００５１】
（その他）
実施例１、２、３では血管のテンプレート画像を用いて抽出したが、黄斑や乳頭をテンプレート画像として用いても同様の効果が得られる。眼底画像取得には、眼底カメラ、走査レーザ検眼鏡（ＳＬＯ）、光干渉断層撮像装置等、実施例に記載したもの以外の撮像系を用い眼底画像を取得してもよい。さらに、視野検査を行う視野検査装置などでも同様の効果が得られる。
【００５２】
また、血管などでは眼球の旋回を検出するために複数の特徴点を抽出することがある。そのような場合にも実施例１、２、３と同様に各特徴点に対応するマッチング領域及び抽出領域を設定することにより、同様の効果が得られる。
【００５３】
実施例１、２、３で示したフローの順序はこれに限定されるものではなく、順序が異なっていたり、又は、その他のフローによっても、本発明と同様にしてマッチング領域及び抽出領域を設定することで同様の効果が得られる。また、移動量を算出する基準座標は中心座標を用いたが、各エッジ座標又は欠陥の交差座標でも同様の効果が得られる。
【００５４】
実施例１では、内部固視灯を設けていたため、マッチング領域を７００μｍとしたが、マッチング領域として設定する幅は眼底画像の撮像条件等の各種状況に応じて適宜設定できる。例えば、固視が更に安定する場合ではマッチング領域を小さくすることができるし、一方で高年齢者や患眼等、固視が安定しない場合などはマッチング領域を広くした方がよい。また、撮像条件として１枚の眼底画像を撮像するために必要な時間を考慮してもよい。同被験者について複数回測定を行う場合、前回の測定データを用いることでより正確なマッチング領域を設定できるため、テンプレートマッチングを高速化できる。本実施例ではテンプレート画像の周囲すべてについて同じＲ１だけ拡張した領域をマッチング領域としたが、測定時間内における人眼の移動量に応じて、拡張する方向ごとに違う値を用いても同様の効果が得られる。
【００５５】
実施例２、３では、眼科機器に対してリアルタイムで眼球運動の補正を行ったが、得られた画像に対して測定終了後に補正又は後処理を行っても効果がある。
【００５６】
眼球運動量を算出する際の図９のグラフは外部固視／内部固視、患眼／健常者、年齢、個人、等の条件により異なるグラフを用いることでより正確な運動量を算出でき、マッチング領域をより正確に提供できる。
【符号の説明】
【００５７】
1：眼底カメラ本体部
50：デジタル一眼レフカメラ
602：マッチング領域
Ｒ1：マッチング領域設定幅
1002：抽出領域
【技術分野】
【０００１】
本発明は、眼科装置及びその制御方法に関するもので、特に眼球の移動量を求める眼科装置及びその制御方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、眼球運動を計測する装置が注目されている。眼球運動の計測が可能になれば、視野検査や、より高精細な画像を取得する眼底断層撮像装置等に応用し、より精度の高い眼底検査が可能になる。
【０００３】
眼球運動を計測する方法としては角膜反射法（プルキニエ像）、サーチコイル法等、様々な技術が公知である。なかでも、簡易的で被験者に負担が少ない方法として、眼底画像から眼球運動を計測する方法が検討されている。
【０００４】
眼底画像から精度良く眼球運動を計測するには、眼底画像から特徴点を抽出し、対象となる画像において特徴点を探索・検出した後、特徴点の移動量を算出する必要がある。これらのうち、特徴点の抽出工程は眼球運動の計測安定性・精度・再現性という点で重要である。眼底画像の特徴点としては、黄斑や視神経乳頭（以下、乳頭とする）などが用いられる。また、患眼等では黄斑や乳頭が不完全な場合が少なくないため、眼底画像の特徴点として、血管が用いられることもある。血管の特徴点の抽出方法としては様々な方法が知られている。例えば特許文献１には、眼底画像に設定したフィルターの外周部上における画素値の平均値から、血管の本数及び、フィルター中心部における血管の存在の有無を判定し、フィルター領域内における血管交叉部の存在判定を行う方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００１−７０２４７
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１の様な方法を用いて眼底の特徴点を抽出し、画像間の特徴点の位置関係を比較して取得画像間での眼球の移動量を算出することで、眼底画像から精度良く眼球の移動量を検出できる。しかし、これらの方法は精度・再現性・安定性に優れているが、画像処理に時間が必要であるという問題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述の課題を解決するため、本発明の第一の構成に係る被検眼の眼底画像から特徴点を抽出して前記被検眼の移動量を検出する眼科装置は、前記被検眼の複数の眼底画像を取得する取得手段と、前記取得された眼底画像のうち、第１の眼底画像から特徴点を抽出する抽出手段と、前記特徴点とマッチする位置を抽出するための抽出領域を、前記抽出した特徴点と前記眼底画像の取得時間とに基づき、前記取得された眼底画像のうち第２の眼底画像に設定する設定手段と、前記第２の眼底画像に設定した前記抽出領域から前記特徴点とマッチする画像を抽出するマッチング手段と、前記第１の眼底画像の特徴点の座標と前記第２の眼底画像から抽出した画像の座標とに基づき、前記被検眼の移動量を求める手段とを有することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明の第二の構成に係る被検眼の眼底画像から特徴点を抽出して前記被検眼の移動量を検出する眼科装置の制御方法は、前記被検眼の複数の眼底画像を取得する工程と、前記取得された眼底画像のうち、第１の眼底画像から特徴点を抽出する工程と、前記特徴点とマッチする位置を抽出するための抽出領域を、前記抽出された特徴点と前記眼底画像の取得時間とに基づき、前記取得された眼底画像のうち第２の眼底画像に設定する工程と、前記第２の眼底画像に設定した前記抽出領域から前記特徴点とマッチする画像を抽出する工程と、前記第１の眼底画像の特徴点の座標と前記第２の眼底画像から抽出した画像の座標とに基づき、前記被検眼の移動量を求める工程とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、特徴点のマッチ領域を処理対象画像内で効率的に見つけることができ、テンプレートマッチングを高速化することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施例１における眼底カメラの光学系の構成を説明する概略図である。
【図２】本発明の実施例１における装置の機能体系の概略図である。
【図３】本発明の実施例１における制御フロー図である。
【図４】本発明の実施例１における制御フローの処理Ａに関するフロー図である。
【図５】本発明の実施例１における制御フローの処理Ｂに関するフロー図である。
【図６】本発明の実施例１における眼底画像を説明する概略図である。
【図７】本発明の実施例１におけるマッチング領域に関する概略図である。
【図８】本発明の眼球移動を説明する概略図である。
【図９】本発明の眼球移動と時間に関するグラフの概略図である。
【図１０】本発明の実施例１におけるテンプレートマッチングに関する概略図である。
【図１１】本発明の実施例２におけるＯＣＴ装置とＳＬＯ装置の光学系の構成を説明する概略図である。
【図１２】本発明の実施例２における装置の機能体系の概略図である。
【図１３】本発明の実施例２における制御フロー図である。
【図１４】本発明の実施例２における制御フローの処理Ｃに関するフロー図である。
【図１５】本発明の実施例２における制御フローの処理Ｄに関するフロー図である。
【図１６】本発明の実施例２におけるＳＬＯ眼底画像を説明する概略図である。
【図１７】本発明の実施例２におけるマッチング領域に関する概略図である。
【図１８】本発明の実施例２におけるテンプレートマッチングに関する概略図である。
【図１９】本発明の実施例２における表示例を表す概略図である。
【図２０】本発明の実施例３における制御フロー図である。
【図２１】本発明の実施例３における制御フローの処理Ｅに関するフロー図である。
【図２２】本発明の実施例３における制御フローの処理Ｆに関するフロー図である。
【図２３】本発明の実施例３におけるＳＬＯ眼底画像を説明する概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本発明を実施するための形態について、以下の実施例において図面を用いて詳細に説明する。
【００１２】
なお、以下の実施例では本発明を単一の装置に応用した例を記載するが、本発明の対象は下記の構成に限定されることはなく、また、下記の構成を備える単一の装置に限定されることはない。本発明は、下記の機能を実現するための方法の使用及び、これらの機能を実現するソフトウェア（コンピュータプログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理によっても実現される。
【実施例】
【００１３】
［実施例１］
以下、本発明の実施例１について説明する。
本実施例では、上記説明した課題を解決するために、内部固視灯を有する眼底画像取得装置において、眼底画像の特徴点を抽出した後、対象とする画像内で抽出した特徴点を探索する領域を適正化することで、処理速度を向上させる例について述べる。
【００１４】
（眼底撮像装置）
本実施例で眼底撮像に用いる眼底カメラに関して説明する。図１に眼底カメラの概略図を示す。眼底カメラ本体部１には、信号取得部としてビデオレートで撮像可能なデジタル一眼レフカメラ５０が接続部４０を介し接続されている。被検眼Ｅと対向する対物レンズ１１の光路上には、孔あきミラー１２が設けられている。孔あきミラー１２の入射方向の光路上には、リレーレンズ１３、黒点板１４、リレーレンズ１５、リングスリット板１６、蛍光エキサイタフィルタ１７、ミラー１８が配列されている。さらに、ミラー１８の入射方向には、コンデンサレンズ１９、キセノン管から成る撮影用光源２０、コンデンサレンズ２１、赤外発光ダイオードから成る観察用光源２２が配置されている。なお、図上における光路は点線で示している。
【００１５】
孔あきミラー１２の背後には、フォーカスレンズ２４、蛍光バリアフィルタ２５、結像レンズ２６が配列され、そして、デジタル一眼レフカメラ５０が接続されている。デジタル一眼レフカメラ５０内には、対物レンズ１１の背後の光路と同一光路上に、クイックリターンミラー５１、フォーカルプレーンシャッタ（図示せず）、二次元センサ５３が配置されている。また、クイックリターンミラー５１の反射方向には、ペンタプリズム５４、接眼レンズ５５が設けられている。二次元センサ５３で受光した信号は信号処理基盤５２で処理され、ケーブルを介し、ＨＤＤ５８を有するＰＣ５６へ転送され、ディスプレイ５７に表示される。眼底カメラ本体部１には、内部固視灯ユニット６０が設けられ、内部固視灯の光源６１から出射された光はレンズ６２を介し、ダイクロイックミラー６３により反射され被検眼に照射される。なお、眼底カメラ本体部１には、不図示の制御部が設けられ、ＰＣ５６と通信を行いつつ眼底カメラ全体を制御する。
【００１６】
（制御方法）
図２に本実施例で用いられる機能体系を示す。その機能体系は、システム全体を制御するＣＰＵ２０３、眼底カメラを制御する制御部２０５、眼底画像を取得する眼底カメラ２０１、システム状態を表示する表示部２０２、眼底画像や撮像条件等を記録するＨＤＤ（記録部）２０４、により構成されている。眼底の観察時及び撮影時には、ＣＰＵ２０３より制御部２０５に撮像条件が指令され、眼底が撮像される。眼底が撮像された後、眼底カメラ２０１からＣＰＵ２０３に画像が送られ、画像処理等がなされた後、表示部２０２で表示され、同時又はその後、記録部２０４に保存される。
【００１７】
上述の機能を用い、一定時間の眼球運動を計測する全体のフローを図３に示す。眼底カメラ１（本実施例において取得手段に相当する）を用い、眼底画像を取得する（ステップ３０２）。眼底画像を取得した後、ＰＣ５６（抽出手段に相当する）により、特徴点（以下、テンプレート画像と記す）を抽出する（ステップ３０３）。テンプレート画像と、テンプレート画像の基準座標であるテンプレート座標を記録部２０４に保存する（ステップ３０４）。眼底カメラは一定時間連続撮像しているため、次の新規の眼底画像が取得（ステップ３０５）される。処理Ａ（ステップ３０６）において、ＰＣ５６（本実施例においてマッチング手段に相当する）において、取得された画像からテンプレート画像を探索（以下テンプレートマッチングと記す）し、処理Ｂ（ステップ３０７）により一定時間の眼球運動量が算出される。眼球運動量、画像、計測時間、前眼部のリアルタイムモニタ画像等が表示される（ステップ３０８）。ステップ３０５からステップ３０８の処理を眼球運動の計測を終了するまで繰り返す。
【００１８】
部分的なフローである処理Ａ（ステップ３０６）におけるテンプレートマッチングついての詳細フローを、図４を用い説明する。ここでは記録部２０４に保存されたテンプレート画像を読み出し（ステップ４０２）、新規取得眼底画像内でテンプレートマッチングを実施する領域を設定し（ステップ４０３）、新規取得眼底画像内でテンプレートマッチングを行う（ステップ４０４）。テンプレートマッチング終了後、マッチングした画像の基準座標、つまりマッチング座標を記録部２０４に保存する（ステップ４０５）。なお、本実施例において、基準座標をマッチングした画像の中心座標とするが、左上角の座標等の基準となる座標であればいずれでもよい。
【００１９】
次に、処理Ｂについて、図５を用い説明する。処理Ｂにおいては、まず、記録部２０４からテンプレート座標とマッチング座標を読み出し（ステップ５０２）、座標差を算出し（ステップ５０３）、座標差から移動距離を算出する（ステップ５０４）。
【００２０】
（追尾計測：具体例）
以上の処理に相当する各画像を図６に示す。上述の眼底カメラを用い、１０Ｈｚの周期で、直径１０ｍｍの眼底画像を取得する測定条件で２０秒間追尾計測する場合を例として示す。
【００２１】
図６（ａ）に取得された第１の眼底画像６０５を示す。図６（ａ）のように、乳頭から血管が端部に向かって複雑に伸びている。第１の眼底画像を取得した後、図６の（ｂ）の点線で示すようにテンプレート画像６０１を抽出する。ここでは５００μｍ×５００μｍの正方形の画像領域をテンプレート画像としたが、これに限定されることなく、テンプレート画像の形状やサイズは任意に決定することができる。抽出したテンプレート画像６０１とテンプレート座標Ｚ０を保存する。本実施例では、眼底画像６０５の中心座標を原点（０，０）とし、今回のテンプレート画像の中心座標はＺ０（０、−２００）である。座標単位はμｍである。ただし、座標の設定方法についてもこれに限定されることはない。次に、図６の（ｃ）のように、ＣＰＵ２０３（本実施例における設定手段に相当する）により、第１の眼底画像にて、新たな眼底画像からテンプレート画像６０１を検出する際に、テンプレート画像を探索する領域６０２、つまりテンプレートマッチング実施領域６０２（以下、マッチング領域と記す）を設定する。このとき、第１の画像におけるテンプレート画像のテンプレート座標を基準（中心）として測定時間内に固視微動等による眼球の移動や回旋によりテンプレート画像の領域が移動する範囲よりもマッチング領域が広くなるように、第２の画像におけるマッチング領域を設定する。次に、新たに取得されたマッチング対象である第２の眼底画像を示す図６（ｄ）において、抽出領域６０３（第１の抽出領域）を、第１の眼底画像におけるマッチング領域６０２と同じ座標位置に設ける。その後、抽出領域６０３内でテンプレート画像６０１と一致する領域を探索（テンプレートマッチング）する。このような構成とすることにより、テンプレートと一致する領域は抽出領域のみから探索すればよく、第２の眼底画像全体から探索する必要はないため、探索時間の短縮化が実現される。図６（ｅ）のように一致領域６０４を検出した後、テンプレート画像と一致する画像領域６０４の中心座標（マッチング座標）Ｚ１を計測する。この例では、マッチング座標Ｚ１は（０、−４００）である。図６（ｆ）のようにテンプレート座標Ｚ０とマッチング座標Ｚ１を用い、座標の変化を求め、眼球運動量（本実施例では０μｍ，−２００μｍ）を算出する。新規に取得される眼底画像に対して上述の図６（ｄ）〜（ｇ）のテンプレートマッチングを繰り返し、１０Ｈｚ周期で取得される新規の画像を各々マッチングし、計測中に眼球が基準位置からどの程度移動したか計測し、表示する。
【００２２】
図６（ｃ）で行ったマッチング領域の設定方法の例を以下に示す。この例では、テンプレート画像の領域と、テンプレート画像の端部から外側に一定の幅（Ｒ１）を持つ範囲の領域と、を合わせた領域を、マッチング領域としている。図７に図６の眼底画像６０５の拡大図７０１を中央に示す。テンプレート画像７０２の拡大図を図７の上部に示す。下部にマッチング領域７０４の拡大図を示す。マッチング領域７０４は、眼底画像の大きさ、精度、そして、固視微動等の属性情報を考慮し算出する。本実施例では、テンプレート画像７０２の画像端部からテンプレート画像領域の外側にＲ１ｍｍ以内の範囲の領域及びテンプレート画像７０２からなる領域をマッチング領域７０４とする。ここで、Ｒ１には測定時間内の人眼の移動量よりも大きくなる値を用いる。図８に、内部固視灯を有する装置において、人眼の固視微動を計測した結果を示す。図８のように、固視灯を有する場合、固視微動による人眼の移動は固視点を中心にある一定距離以内に収まる傾向にある。このような傾向を含めて、図９に固視の開始からの時間と人眼の移動距離とについてモデル化された関数を示す。このグラフをもとに、測定時間内の人眼の移動量を求めることができる。このグラフは外部固視、内部固視、患眼若しくは健常者、年齢、又は１枚の眼底画像を撮像する時間等の撮像条件ごとあらかじめ用意されている公知のグラフを使用することができ、測定の方法や対象ごとに任意に選択することができる。本実施例では２０秒間の測定であり、この関数より、眼球の移動量は７００μｍと考えられるので、Ｒ１を７００μｍとする。そのため、マッチング領域７０４は１．９ｍｍ×１．９ｍｍとなる。
次に、テンプレートマッチングについて、図１０を用い詳しく説明する。新たに撮像された第２の眼底画像１００１内に上述で算出された抽出領域１００２を座標から設定し、抽出領域の拡大図１００２内からテンプレート画像を探索する。探索の結果、一致した画像領域１００４を検出し、その中心座標Ｚ1をマッチング座標として算出する。上述の結果をリアルタイム又は測定後にモニタに表示する。
以上のようにテンプレートマッチングの際に、マッチング領域及び抽出領域を設定することで、テンプレートマッチングを高速化できる。また、領域を制限することにより、誤った検出を防止することにもなる。
【００２３】
［実施例２］
以下、本発明の実施例２について説明する。
実施例２では、眼底撮像取得にＳＬＯ（Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｌａｓｅｒ Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ）を用い、ＳＬＯ眼底画像から実施例１と同様の方法により眼球運動の計測を行い、眼球運動の計測結果を光干渉断層撮像装置（ＯＣＴ：Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｔ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）にリアルタイムにフィードバックすることで高精細な３ＤのＯＣＴ画像を取得する例について述べる。
【００２４】
（ＯＣＴ装置構成）
本実施例においては、眼科装置としてＯＣＴ装置を用いた。ＯＣＴ装置の装置概要に関して、図１１を用いて説明する。
低コヒーレント光源１１０１は、ＳＬＤ光源（Ｓｕｐｅｒ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｔ Ｄｉｏｄｅ）や、ＡＳＥ光源（Ａｍｐｌｉｆｉｅｄ Ｓｐｏｎｔａｎｅｏｕｓ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ）が好適に用いることができる。低コヒーレント光としては、８５０ｎｍ近傍及び１０５０ｎｍ近傍の波長が眼底撮影には好適に用いられる。本実施例では、中心波長８４０ｎｍ、波長半値幅４５ｎｍのＳＬＤ光源を用いる。低コヒーレント光源１１０１から照射される低コヒーレント光がファイバーを経由して、ファイバカプラ１１０２に入り、計測光（ＯＣＴビームとも言う）と参照光に分けられる。ここではファイバを用いた干渉計構成を記載しているが、空間光光学系でビームスプリッタを用いた構成としてもかまわない。
【００２５】
計測光は、ファイバ１１０３を介して、ファイバコリメータ１１０４から平行光となって照射される。さらに計測光は、ＯＣＴスキャナ（Ｙ）１１０５、リレーレンズ１１０６、１１０７を経由し、さらにＯＣＴスキャナ（Ｘ）１１０８を通り、ダイクロイックビームスプリッタ１１０９を透過しスキャンレンズ１１１０、ダイクロイックミラー１１１１、そして、接眼レンズ１１１２を通り被検眼ｅに入射する。ここで、ＯＣＴスキャナ（Ｘ）１１０８及び（Ｙ）１１０５は、ガルバノスキャナを用いている。被検眼ｅに入射した計測光は、網膜で反射し、同一光路を通りファイバカプラ１１０２に戻る。参照光は、ファイバカプラ１１０２からファイバコリメータ１１１３に導かれ、平行光となり照射される。照射された参照光は、分散補正ガラス１１１４を通り、光路長可変ステージ１１１５上の参照ミラー１１１６により反射される。参照ミラー１１１６により反射された参照光は、同一の光路をたどり、ファイバカプラ１１０２に戻る。
【００２６】
ファイバカプラ１１０２で戻ってきた計測光及び参照光が合波され、ファイバコリメータ１１１７に導かれる。ここでは合波された光を干渉光と呼ぶ。ファイバコリメータ１１１７、グレーティング１１１８、レンズ１１１９、ラインセンサ１１２０によって、分光器が構成されている。干渉光は、分光器によって、波長毎の強度情報となって計測される。ラインセンサ１１２０によって計測された波長毎の強度情報は、不図示のＰＣに転送され、被検眼ｅの断層画像として生成される。
【００２７】
（ＳＬＯ構成）
次に、眼底画像を取得するＳＬＯ撮影部の光学構成に関して、同じく図１１を用いて説明する。レーザ光源１１３０は、半導体レーザやＳＬＤ光源が好適に用いることができる。用いる波長は、ＯＣＴ用の低コヒーレント光源の波長と波長分離手段によって、使用波長同士が分離できる光源であれば制約はないが、眼底観察像の画質として、７００ｎｍ〜１０００ｎｍの近赤外の波長域が好適に用いられる。本実施例においては、波長７６０ｎｍの半導体レーザを用いる。レーザ光源１１３０から出射されたレーザはファイバ１１３１を介して、ファイバコリメータ１１３２から平行光となって出射され、シリンダーレンズ１１３３に入射する。本実施例ではシリンダーレンズで記載しているが、ラインビーム生成可能な光学素子であれば特に制約はなく、パウエルレンズや回折光学素子を用いたラインビームシェイパーを用いることができる。シリンダーレンズ１１３３で広げられたビーム（ＳＬＯビームともいう）は、リレーレンズ１１３４、１１３５によって、リングミラー１１３６の中心を通り、リレーレンズ１１３７、１１３８を通り、ＳＬＯスキャナ（Ｙ）１１３９に導かれる。ＳＬＯスキャナ（Ｙ）は、ガルバノスキャナを用いている。さらにダイクロイックビームスプリッタ１１０９で反射され、スキャンレンズ１１１０、ダイクロイックミラー１１１１と接眼レンズ１１１２を通り、被検眼ｅに入射する。ダイクロイックビームスプリッタ１１０９は、ＯＣＴビームを透過し、ＳＬＯビームを反射するように構成しておく。被検眼に入射したＳＬＯビームは、被検眼ｅの眼底に、ライン状のビームで照射される。このライン状のビームが、被検眼ｅの眼底で反射あるいは散乱され、同一光路をたどり、リングミラー１１３６まで戻る。リングミラー１１３６の位置は、被検眼ｅの瞳孔位置と共役になっており、眼底に照射されているラインビームが後方散乱した光のうち、瞳孔周辺部を通った光が、リングミラー１１３６によって反射され、レンズ１１５０によりラインセンサ１１５１上に結像する。ラインセンサ１１５１の位置毎の強度情報に基づき，不図示のＰＣにより眼底の平面画像を生成する。本実施例では、ラインビームを用いるラインスキャンＳＬＯ（以下、Ｌ-ＳＬＯと記す）構成でＳＬＯを記載したが、当然ながら、フライングスポットＳＬＯであっても構わない。
【００２８】
（内部固視灯）
本実施例では、被検眼ｅに注視させることで固視微動を安定させる内部固視灯を有している。本実施例が有する内部固視灯について、ＯＣＴ装置、ＳＬＯ装置同様、図１１を用い説明する。固視灯に用いる光源１１７０は発光ダイオード（ＬＤ）を用いた。発光ダイオードの点灯位置を、ＰＣの制御により撮像したい部位に合わせて変更する。発光ダイオード１１７０は５００ｎｍの波長で、光源から出射されたビームは、レンズ１１７１とダイクロイックミラー１１１１を経由し、被検眼ｅに照射される。ダイクロイックミラー１１１１は、スキャンレンズ１１１０と接眼レンズ１１１２の間に位置し、短波長（５００ｎｍ程度）の光とＯＣＴビーム，ＳＬＯビーム（７００ｎｍ以上）を波長分離する。
【００２９】
（制御方法）
図１２に本実施例で用いられる機能体系を示す。その機能体系は、システム全体を制御するＣＰＵ１２０１、ＳＬＯ部、ＯＣＴ部制御する各々の制御部１２０２、１２０３、固視灯１２０８、ＳＬＯ画像及びＯＣＴ画像を取得する各々のカメラ１２０４、１２０５、システム状態を表示するＰＣの表示部１２０６、眼底画像や撮像条件等を記録するＰＣの記録部１２０７、により構成されている。眼底の撮影時には、ＣＰＵ１２０１より制御部１２０２、１２０３に各々の撮像条件が指令され、眼底が撮像される。眼底が撮像された後、カメラ装置１２０４、１２０５からＣＰＵ１２０１に画像が送られ、画像処理された後、表示部１２０６で表示され、同時又はその後、記録部１２０７に保存される。
【００３０】
上述の機能を用い、ＯＣＴ部で眼底の断層像を取得している間の眼球運動を計測する全体のフローを図１３に示す。
【００３１】
まず、処理Ｃ（マッチング領域計測）を実行し（ステップ１３０２）、測定時間内に固視微動等による眼球の移動によりテンプレート画像の領域が移動する範囲よりも、マッチング領域が広くなるように、ＣＰＵ１２０１（本実施例において設定手段に相当する）によりマッチング領域を設定する（ステップ１３０３）。以上の処理と同時に、ＳＬＯ部を作動させＳＬＯにより眼底画像を取得する（ステップ１３０４）。ＳＬＯの画像からテンプレート画像を抽出する（ステップ１３０５）。テンプレート画像の抽出後、抽出したテンプレート画像と座標を保存する（ステップ１３０６）。ＯＣＴ部の走査基準位置を記録し（ステップ１３０７）、ＯＣＴ部の計測を開始する（ステップ１３０８）。ＳＬＯ部からの新規の画像を取得後（ステップ１３０９）、実施例１と同様、処理Ａ（テンプレートマッチング）（ステップ１３１０）、処理Ｂ（眼球移動量算出）を実行し（ステップ１３１１）、処理Ｄ（ＯＣＴへフィードバック）を行い（ステップ１３１２）、ＯＣＴ部が断層像を継続計測している間はステップ１３０９〜１３１２の工程を繰り返す。ＯＣＴ撮像が終了した後、眼球運動の計測を終了する（ステップ１３１４）。なお、処理Ａ、処理Ｂは実施例１と同様であるため、説明は省略する。
【００３２】
部分的なフローである処理Ｃ（マッチング領域計測）の例について（ステップ１３０２）、図１４を用い説明する。ユーザにより入力されるＯＣＴ撮像条件から（ステップ１４０２）、ＯＣＴ撮像時間を計測する（ステップ１４０３）。図９を参考に、ＯＣＴ撮像時間からグラフ９０１に適合させ、眼球移動距離（マッチング領域）を算出する（ステップ１４０４）。図９のグラフは内部固視灯を有した装置で健常眼を測定した際の眼球移動量情報である。
【００３３】
処理Ｄ（ＯＣＴ部へのフィードバック）について（ステップ１３１２）、図１５を用いて説明する。ＣＰＵ１２０１にて、ＯＣＴ部のスキャン位置データを読み出し（ステップ１５０２）、眼球移動量からＯＣＴスキャナに投入する電圧を算出し（ステップ１５０３）、ＣＰＵ１２０１より投入電力をＯＣＴ制御部１２０３へ転送した後（ステップ１５０４）、スキャナ移動の信号を確認後（ステップ１５０５）、スキャン位置の変更情報を保存する（ステップ１５０６）。変更状態、ＯＣＴ画像、ＳＬＯ画像（マッチング領域、テンプレート位置表示）残り時間、等を表示する（ステップ１５０７）。
【００３４】
（追尾計測：具体例）
以上の処理に相当するＳＬＯ画像を図１６に示す。本実施例において、ＳＬＯは眼底位置での取得画像の大きさが、ライン幅１０ｍｍ、スキャン範囲１０ｍｍ、１０ｍｍ×１０ｍｍである。ＳＬＯ画像の取得レートは３０Ｈｚである。また、ＯＣＴ部は、カメラを７０ｋ Ａ−ｓｃａｎで動作させ、Ｂ−ｓｃａｎ画像（眼底スキャン範囲１０ｍｍ、レーザスポット径２０μｍ）は１０００ｌｉｎｅで構成され、Ｂ−ｓｃａｎ２８０枚、網膜の３Ｄ画像を取得する。撮像時間は４秒となる。
【００３５】
まず、図１６（ａ）にＳＬＯで取得された眼底画像１６０１（以下、単にＳＬＯ画像と記す）を示す。図１６（ａ）のように、乳頭から血管が端部に向かって複雑に伸びている。第１のＳＬＯ画像を取得した後、ＯＣＴの撮像条件から撮像時間（本実施例では４秒）を算出する。図９を参照すると、４秒間に眼球は４５０μｍ移動する。その間に第１のＳＬＯ画像１６０１からテンプレート画像を抽出（ｂ）する。テンプレート画像１６０２とテンプレート座標Ｘ０（−２５、−２００）を保存する。座標は、ＳＬＯ画像の中心を（０，０）としている。その後、眼球移動距離４５０μｍを考慮したマッチング領域１６０４を設定する（ｃ）。次に、（ｄ）のように新規に取得された第２のＳＬＯ画像１６０５上に抽出領域１６０４を設定する。このとき、第１の画像におけるテンプレート画像の座標を基準（中心）として、測定時間内に固視微動等による眼球の移動や回旋によりテンプレート画像の領域が移動する範囲よりも抽出領域が広くなるように、第２の画像における抽出領域を設定する。さらに、抽出領域１６０４内でテンプレート画像１６０２を探索する。マッチング画像１６０６を検出した後、マッチング画像１６０６の中心座標Ｘ１を保存する。その後、（ｆ）のように、テンプレート座標Ｘ０とマッチング座標Ｘ１との座標差から、眼球の移動距離を算出する。
【００３６】
マッチング領域の算出方法の例について、図１７を用い説明する。マッチング領域１７０３はＳＬＯ眼底画像１７０６内で、テンプレート画像１７０１にマッチング領域設定幅Ｒ２を加えた領域からなる。実施例１と同様に、図９のグラフをもとにして測定時間内の人眼の移動量を求めることができる。このグラフは外部固視、内部固視、患眼若しくは健常者、年齢、又は１枚の眼底画像を撮像する時間等の撮像条件ごとあらかじめ用意されている公知のグラフを使用することができ、測定の方法や対象ごとに任意に選択することができる。このうち、実施例２では、ＯＣＴ撮像時間に応じマッチング領域設定幅Ｒ２を変更する。ＯＣＴ撮像時間は４秒であるため、図９から、眼球移動距離は４５０μｍである。そのため、Ｒ２は４５０μｍで、テンプレート領域１７０３はテンプレート領域１７０１より周囲の幅を４５０μｍずつ広くした領域となる。
【００３７】
マッチング方法について、図１８を用い説明する。新規ＳＬＯ画像１８０１に抽出領域１０８２を設定し、抽出領域１８０２内でテンプレート画像が一致する領域を探索する。テンプレート画像が一致した一致画像領域１８０４を検出した後、マッチング座標Ｘ1を読み取る。
【００３８】
このとき、図１９のように、ＯＣＴ画像１９０１、眼球運動計測結果１９０６、残りの計測時間１９０５、ＳＬＯ画像（マッチング領域、テンプレート画像の表示を含む）１９０４、撮像条件１９０８、等をＰＣのディスプレイ１９０７に表示し、ユーザが動作を確認できるようにしてもよい。
【００３９】
以上のように、ＯＣＴ撮像時間に応じ、マッチング領域及び抽出領域を設定することで、高速な眼球運動の計測が可能となり、眼球上で安定してＯＣＴビームを走査させることができ、眼球運動に依る画像ズレの無い３Ｄ画像が取得できる。
【００４０】
［実施例３］
以下、本発明の実施例３について説明する。
実施例３では実施例２と同様、眼底撮像取得にＳＬＯ（Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｌａｓｅｒ Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ）を用い、ＳＬＯ眼底画像から実施例１、２とは異なる方法により眼球運動の計測を行い、より高速に、眼球運動の計測結果を光干渉断層撮像装置（ＯＣＴ：Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｔ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）にリアルタイムにフィードバックすることで高精細な３ＤのＯＣＴ画像を取得する例について述べる。
眼底撮像装置（ＳＬＯ）と光干渉断層撮像装置（ＯＣＴ）の構成に関しては実施例２と同様であるので、説明を省略する。異なる点である、フローに関して、説明する。
【００４１】
（制御フロー）
本実施例の制御フロー全体図を図２０に示す。
まず、ＳＬＯ画像（第１の眼底画像）を取得し（ステップ２００２）、取得したＳＬＯ画像から特徴点（以下、テンプレート画像と記す）を抽出し（ステップ２００３）、抽出したテンプレート画像とその座標（テンプレート座標）を記録部に保存する（ステップ２００４）。ＯＣＴ部の走査基準位置を記録し（ステップ２００５）、ＯＣＴ撮像を開始し（ステップ２００６）、同時にＳＬＯ画像（第２の眼底画像）を取得する（ステップ２００７）。ステップ２００７で取得したＳＬＯ画像において、処理Ｅのテンプレートマッチング（ステップ２００８）と処理Ｆの眼球移動量計算（ステップ２００９）を行い、次に、実施例２と同様、処理Ｄ（ステップ２０１０）を実施する。処理Ｄ（ステップ２０１０）の後、再度ＳＬＯ画像（第３の眼底画像）を取得し（ステップ２０１１）、処理Eのテンプレート画像との間のテンプレートマッチング（ステップ２０１２）と、処理Fの第２の眼底画像と第３の眼底画像とを取得する間の眼球移動量計算（ステップ２０１３）を行い、やはり実施例２と同様に処理Ｄのその結果をＯＣＴ装置への反映（ステップ２０１４）を実施する。以上のステップ２０１１〜ステップ２０１４の工程をＯＣＴ撮像が終了するまで繰り返す。
【００４２】
本実施例におけるテンプレートマッチング（処理Ｅ）について、図２１を用い説明する。
ステップ２００３で抽出したテンプレート画像を読み出し（ステップ２１０２）、ステップ２００２又はステップ２００７で取得したＳＬＯ撮像時間を読み出す（ステップ２１０３）。撮像する間の眼球の移動量を図９（実施例２と同様の条件）から算出する（ステップ２１０４）。実施例２と同様、算出された数値をステップ２００７で取得したＳＬＯ画像における抽出領域（第２の抽出領域）に反映させ、設定する（ステップ２１０５）。なお、抽出領域の設定方法はこれに限られず、測定時間内に固視微動等による眼球の移動や回旋によりテンプレート画像の領域が移動する範囲よりもマッチング領域が広くなるように設定すればよい。ただし、本実施例では、ＳＬＯ画像を１枚取得する間の眼球の移動距離をもとにマッチング領域を設定することで、テンプレートマッチングをする範囲をより少なくし、より短時間での処理を実現することができる。ステップ２０１１で取得したＳＬＯ画像において、ステップ２１０５で設定された領域でテンプレートマッチングを行い（ステップ２１０６）、マッチング情報を保存する（ステップ２１０７）。
【００４３】
本実施例における眼球移動量計算（処理Ｆ）について、図２２を用い説明する。ステップ２０１２で取得したＳＬＯ画像と、その直前に取得したＳＬＯ画像のマッチング座標を読み出し（ステップ２２０２）、その座標差を算出する（ステップ２２０３）。この座標差から移動量を算出する（ステップ２２０４）。
【００４４】
（具体例）
以上の処理に相当する各画像を図２３に示す。実施例２と同様、ＳＬＯは眼底位置での取得画像の大きさが、ライン幅１０ｍｍ、スキャン範囲１０ｍｍ、すなわち、１０ｍｍ×１０ｍｍである。ＳＬＯ画像の取得レートは３０Ｈｚである。また、ＯＣＴ装置は、カメラを７０ｋ Ａ−ｓｃａｎで動作させ、Ｂ−ｓｃａｎ画像（眼底スキャン範囲１０ｍｍ、レーザスポット径２０μｍ）は１０００ｌｉｎｅで構成され、Ｂ−ｓｃａｎ画像２８０枚で構成される網膜の３Ｄ画像を取得する。撮像時間は４秒となる。
【００４５】
まず、ＳＬＯで取得された眼底画像２３０１（第１の眼底画像）を図２３（ａ）に示す。図２３（ｂ）のように、取得したＳＬＯ画像２３０１から血管を含むテンプレート画像２３０５を抽出する。抽出したテンプレート画像の中心座標Ｘ０を保存する。ＳＬＯ画像の取得レート３０Ｈｚから、マッチング領域を設定する。図９を参照し、ＳＬＯ画像を１枚取得する時間１／３０秒に対応する眼球移動距離である１００μｍを考慮して、図２３（ｃ）のように、マッチング領域２３０６を設定する。
【００４６】
次に、図２３（ｄ）のように新たなＳＬＯ画像２３０２（第２の眼底画像）を取得する。図２３（ｃ）で設定したマッチング領域２３０６に対応するＳＬＯ画像２３０２内の抽出領域（第１の抽出領域）内でテンプレートマッチングを行う。テンプレート画像と一致する領域２３０７を検出し、その座標Ｘ１を取得する。さらに、図２３（ｅ）のように、テンプレート画像と一致する領域の基準座標（本実施例では中心座標）Ｘ１を中心として、眼球移動距離１００μｍを考慮して次のマッチング領域２３０８を設定する。マッチング領域を設定すると同時に、座標Ｘ０とＸ１の座標値から眼球の移動量を算出する。算出した結果をＯＣＴ装置のスキャナにフィードバックする。
【００４７】
図２３（ｆ）のように新たなＳＬＯ画像２３０３を取得する。図２３（ｅ）で設定したマッチング領域２３０８に対応するＳＬＯ画像２３０３内の抽出領域（第２の抽出領域）内でテンプレートマッチングを行う。テンプレート画像と一致する領域２３０９を検出し、テンプレート画像と一致する領域の基準座標（本実施例では中心座標）Ｘ２を取得する。さらに、図２３（ｇ）のように、座標Ｘ２を中心として、眼球移動距離１００μｍを考慮して次のマッチング領域２３１０を設定する。マッチング領域を設定すると同時に、座標Ｘ１とＸ２の座標値から眼球の移量を算出する。
【００４８】
これ以降の処理は省略するが、さらに図２３（ｈ）の様に新たなＳＬＯ画像２３０４を取得し、マッチング領域２３１０に対応するＳＬＯ画像２３０４内の領域内でテンプレートマッチングを行い、テンプレート画像と一致する領域を検出し、その基準座標を取得し、さらに次のマッチング領域を設定していくという処理をＯＣＴ画像撮像が終了するまで繰り返す。
【００４９】
以上のように、マッチング領域をＳＬＯ画像の取得レートに合わせて、取得するＳＬＯ画像１枚ごとにマッチング領域を設定して次に取得したＳＬＯ画像に適応させることで、フィードバック速度が向上する。さらに、ＯＣＴ撮像中、ＳＬＯ画像から眼球の移動量を算出し、ＯＣＴ装置にフィードバックして、ＯＣＴスキャンが走査する領域も眼球の移動量に合わせて移動させながらＯＣＴ画像を取得することで、高画質のＯＣＴ画像が得られる。
【００５０】
なお、実施例において、１つの特徴点を抽出して移動量を求めたが、複数の特徴点を抽出し、それぞれの特徴点に基づきパターンマッチングを実施して得られる各移動量の平均値をＯＣＴ装置へフィードバックするようにしてもよい。
【００５１】
（その他）
実施例１、２、３では血管のテンプレート画像を用いて抽出したが、黄斑や乳頭をテンプレート画像として用いても同様の効果が得られる。眼底画像取得には、眼底カメラ、走査レーザ検眼鏡（ＳＬＯ）、光干渉断層撮像装置等、実施例に記載したもの以外の撮像系を用い眼底画像を取得してもよい。さらに、視野検査を行う視野検査装置などでも同様の効果が得られる。
【００５２】
また、血管などでは眼球の旋回を検出するために複数の特徴点を抽出することがある。そのような場合にも実施例１、２、３と同様に各特徴点に対応するマッチング領域及び抽出領域を設定することにより、同様の効果が得られる。
【００５３】
実施例１、２、３で示したフローの順序はこれに限定されるものではなく、順序が異なっていたり、又は、その他のフローによっても、本発明と同様にしてマッチング領域及び抽出領域を設定することで同様の効果が得られる。また、移動量を算出する基準座標は中心座標を用いたが、各エッジ座標又は欠陥の交差座標でも同様の効果が得られる。
【００５４】
実施例１では、内部固視灯を設けていたため、マッチング領域を７００μｍとしたが、マッチング領域として設定する幅は眼底画像の撮像条件等の各種状況に応じて適宜設定できる。例えば、固視が更に安定する場合ではマッチング領域を小さくすることができるし、一方で高年齢者や患眼等、固視が安定しない場合などはマッチング領域を広くした方がよい。また、撮像条件として１枚の眼底画像を撮像するために必要な時間を考慮してもよい。同被験者について複数回測定を行う場合、前回の測定データを用いることでより正確なマッチング領域を設定できるため、テンプレートマッチングを高速化できる。本実施例ではテンプレート画像の周囲すべてについて同じＲ１だけ拡張した領域をマッチング領域としたが、測定時間内における人眼の移動量に応じて、拡張する方向ごとに違う値を用いても同様の効果が得られる。
【００５５】
実施例２、３では、眼科機器に対してリアルタイムで眼球運動の補正を行ったが、得られた画像に対して測定終了後に補正又は後処理を行っても効果がある。
【００５６】
眼球運動量を算出する際の図９のグラフは外部固視／内部固視、患眼／健常者、年齢、個人、等の条件により異なるグラフを用いることでより正確な運動量を算出でき、マッチング領域をより正確に提供できる。
【符号の説明】
【００５７】
1：眼底カメラ本体部
50：デジタル一眼レフカメラ
602：マッチング領域
Ｒ1：マッチング領域設定幅
1002：抽出領域
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検眼の眼底画像から特徴点を抽出して前記被検眼の移動量を検出する眼科装置であって、
前記被検眼の複数の眼底画像を取得する取得手段と、
前記取得された眼底画像のうち、第１の眼底画像から特徴点を抽出する抽出手段と、
前記特徴点とマッチする位置を抽出するための第１の抽出領域を、眼球の移動や回旋により前記抽出した特徴点が撮像中に移動する範囲よりも広い領域となるように、前記取得された眼底画像のうち第２の眼底画像に設定する設定手段と、
前記第２の眼底画像に設定した前記第１の抽出領域から前記特徴点とマッチする画像を抽出するマッチング手段と、
前記第１の眼底画像の特徴点の基準座標と前記第２の眼底画像から抽出した画像の座標とに基づき、前記被検眼の移動量を求める手段とを有することを特徴とする眼科装置。
【請求項２】
前記設定手段は、前記第１の抽出領域を、前記抽出した特徴点の領域と該領域の端部から外側に一定の幅を持つ範囲の領域とを合わせた領域とすることを特徴とする請求項１に記載の眼科装置。
【請求項３】
前記特徴点が移動する範囲は、外部固視、内部固視、患眼及び健常者、年齢、すべての眼底画像を撮像する時間並びに１枚の眼底画像を撮像する時間から選ばれる撮像条件によって求められることを特徴とする、請求項１又は２に記載の眼科装置。
【請求項４】
前記抽出手段は、複数の特徴点を抽出し、
前記設定手段は、前記複数の特徴点のそれぞれに対応する複数の第１の抽出領域を設定することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の眼科装置。
【請求項５】
前記設定手段は、さらに第２の抽出領域を、前記第２の眼底画像においてマッチング手段で抽出された画像の基準座標を中心として、撮像中の眼球の移動により前記特徴点が移動する範囲よりも広い領域となるように、前記取得された眼底画像のうち第３の眼底画像に設定し、
前記マッチング手段は、さらに前記第２の抽出領域から前記特徴点とマッチする画像を抽出し、
前記被検眼の移動量を求める手段は、さらに前記第２の眼底画像においてマッチング手段で抽出された画像の基準座標と前記第２の抽出領域から抽出した前記特徴点とマッチする画像の座標とに基づき、前記被検眼の移動量を求めることを特徴とする、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の眼科装置。
【請求項６】
前記特徴点が移動する範囲は、１枚の眼底画像を撮像する時間によって求められることを特徴とする請求項５に記載の眼科装置。
【請求項７】
前記抽出手段は、複数の特徴点を抽出し、
前記設定手段は、前記複数の特徴点のそれぞれに対応する複数の第１の抽出領域を設定し、さらに前記複数の第１の抽出領域のそれぞれに対応する複数の第２の抽出領域を設定することを特徴とする請求項５又は６に記載の眼科装置。
【請求項８】
前記取得手段は、眼底カメラ、走査レーザ検眼鏡、光干渉断層撮像装置、又は視野検査装置のいずれかを含むことを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の眼科装置。
【請求項９】
被検眼の眼底画像から特徴点を抽出して前記被検眼の移動量を検出する眼科装置の制御方法であって、
前記被検眼の複数の眼底画像を取得する工程と、
前記取得された眼底画像のうち、第１の眼底画像から特徴点を抽出する工程と、
前記特徴点とマッチする位置を抽出するための第１の抽出領域を、眼球の移動や回旋により前記抽出した特徴点が撮像中に移動する範囲よりも広い領域となるように、前記取得された眼底画像のうち第２の眼底画像に設定する工程と、
前記第２の眼底画像に設定した前記第１の抽出領域から前記特徴点とマッチする画像を抽出する工程と、
前記第１の眼底画像の特徴点の座標と前記第２の眼底画像から抽出した画像の座標とに基づき、前記被検眼の移動量を求める工程とを有することを特徴とする制御方法。
【請求項１０】
請求項１乃至８のいずれか１項に記載の眼科装置を、コンピュータで実現するためのコンピュータプログラム。
【請求項１】
被検眼の眼底画像から特徴点を抽出して前記被検眼の移動量を検出する眼科装置であって、
前記被検眼の複数の眼底画像を取得する取得手段と、
前記取得された眼底画像のうち、第１の眼底画像から特徴点を抽出する抽出手段と、
前記特徴点とマッチする位置を抽出するための第１の抽出領域を、眼球の移動や回旋により前記抽出した特徴点が撮像中に移動する範囲よりも広い領域となるように、前記取得された眼底画像のうち第２の眼底画像に設定する設定手段と、
前記第２の眼底画像に設定した前記第１の抽出領域から前記特徴点とマッチする画像を抽出するマッチング手段と、
前記第１の眼底画像の特徴点の基準座標と前記第２の眼底画像から抽出した画像の座標とに基づき、前記被検眼の移動量を求める手段とを有することを特徴とする眼科装置。
【請求項２】
前記設定手段は、前記第１の抽出領域を、前記抽出した特徴点の領域と該領域の端部から外側に一定の幅を持つ範囲の領域とを合わせた領域とすることを特徴とする請求項１に記載の眼科装置。
【請求項３】
前記特徴点が移動する範囲は、外部固視、内部固視、患眼及び健常者、年齢、すべての眼底画像を撮像する時間並びに１枚の眼底画像を撮像する時間から選ばれる撮像条件によって求められることを特徴とする、請求項１又は２に記載の眼科装置。
【請求項４】
前記抽出手段は、複数の特徴点を抽出し、
前記設定手段は、前記複数の特徴点のそれぞれに対応する複数の第１の抽出領域を設定することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の眼科装置。
【請求項５】
前記設定手段は、さらに第２の抽出領域を、前記第２の眼底画像においてマッチング手段で抽出された画像の基準座標を中心として、撮像中の眼球の移動により前記特徴点が移動する範囲よりも広い領域となるように、前記取得された眼底画像のうち第３の眼底画像に設定し、
前記マッチング手段は、さらに前記第２の抽出領域から前記特徴点とマッチする画像を抽出し、
前記被検眼の移動量を求める手段は、さらに前記第２の眼底画像においてマッチング手段で抽出された画像の基準座標と前記第２の抽出領域から抽出した前記特徴点とマッチする画像の座標とに基づき、前記被検眼の移動量を求めることを特徴とする、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の眼科装置。
【請求項６】
前記特徴点が移動する範囲は、１枚の眼底画像を撮像する時間によって求められることを特徴とする請求項５に記載の眼科装置。
【請求項７】
前記抽出手段は、複数の特徴点を抽出し、
前記設定手段は、前記複数の特徴点のそれぞれに対応する複数の第１の抽出領域を設定し、さらに前記複数の第１の抽出領域のそれぞれに対応する複数の第２の抽出領域を設定することを特徴とする請求項５又は６に記載の眼科装置。
【請求項８】
前記取得手段は、眼底カメラ、走査レーザ検眼鏡、光干渉断層撮像装置、又は視野検査装置のいずれかを含むことを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の眼科装置。
【請求項９】
被検眼の眼底画像から特徴点を抽出して前記被検眼の移動量を検出する眼科装置の制御方法であって、
前記被検眼の複数の眼底画像を取得する工程と、
前記取得された眼底画像のうち、第１の眼底画像から特徴点を抽出する工程と、
前記特徴点とマッチする位置を抽出するための第１の抽出領域を、眼球の移動や回旋により前記抽出した特徴点が撮像中に移動する範囲よりも広い領域となるように、前記取得された眼底画像のうち第２の眼底画像に設定する工程と、
前記第２の眼底画像に設定した前記第１の抽出領域から前記特徴点とマッチする画像を抽出する工程と、
前記第１の眼底画像の特徴点の座標と前記第２の眼底画像から抽出した画像の座標とに基づき、前記被検眼の移動量を求める工程とを有することを特徴とする制御方法。
【請求項１０】
請求項１乃至８のいずれか１項に記載の眼科装置を、コンピュータで実現するためのコンピュータプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【公開番号】特開２０１１−２０６５１９（Ｐ２０１１−２０６５１９Ａ）
【公開日】平成２３年１０月２０日（２０１１．１０．２０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−２４３５３７（Ｐ２０１０−２４３５３７）
【出願日】平成２２年１０月２９日（２０１０．１０．２９）
【出願人】（０００００１００７）キヤノン株式会社 (59,756)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年１０月２０日（２０１１．１０．２０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年１０月２９日（２０１０．１０．２９）
【出願人】（０００００１００７）キヤノン株式会社 (59,756)
【Ｆターム（参考）】
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