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WO2019172094A1 - 診断支援装置、診断支援方法及びプログラム - Google Patents

診断支援装置、診断支援方法及びプログラム Download PDF

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WO2019172094A1
WO2019172094A1 PCT/JP2019/007972 JP2019007972W WO2019172094A1 WO 2019172094 A1 WO2019172094 A1 WO 2019172094A1 JP 2019007972 W JP2019007972 W JP 2019007972W WO 2019172094 A1 WO2019172094 A1 WO 2019172094A1
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WO
WIPO (PCT)
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layer
thickness
value
predetermined layer
support apparatus
Prior art date
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Ceased
Application number
PCT/JP2019/007972
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English (en)
French (fr)
Inventor
彰人 宇治
牧平　朋之
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Canon Inc
Original Assignee
Canon Inc
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Publication date
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B3/00—Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes
    • A61B3/10—Objective types, i.e. instruments for examining the eyes independent of the patients' perceptions or reactions
    • A61B3/1005—Objective types, i.e. instruments for examining the eyes independent of the patients' perceptions or reactions for measuring distances inside the eye, e.g. thickness of the cornea
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B3/00—Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes
    • A61B3/10—Objective types, i.e. instruments for examining the eyes independent of the patients' perceptions or reactions

Definitions

  • the technology disclosed in this specification relates to a diagnosis support apparatus, a diagnosis support method, and a program.
  • OCT optical coherence tomography
  • the OCT apparatus can image and depict the three-dimensional structure of the retina of the fundus.
  • the layer thickness is calculated from the upper and lower layer boundaries in a predetermined layer of the retina detected from a tomographic image obtained by OCT (Patent Document 1).
  • the diagnosis support apparatus disclosed in the present specification includes an acquisition unit that acquires a representative value indicating a signal intensity in a predetermined layer included in a tomographic image of the eye to be examined; Estimating means for estimating the thickness of the predetermined layer based on the representative value acquired by the acquiring means; Display control means for causing the display unit to display the thickness of the predetermined layer estimated by the estimation means.
  • the present embodiment an example of calculating (estimating) a layer thickness (film thickness) from a luminance value of a predetermined layer will be described.
  • the thickness of the choroid layer can be calculated even when the layer boundary is not clear.
  • FIGS. 1A and 1B An example of the hardware configuration of the apparatus according to the present embodiment will be described with reference to FIGS. 1A and 1B.
  • FIG. 1A is a diagram illustrating an example of a configuration of an optical system of an OCT apparatus.
  • a light source 001 is an SLD light source
  • low-coherence light emitted from the light source 001 is branched by a coupler 002 into measurement light and reference light under a desired branching ratio.
  • the measurement light branched by the coupler 002 passes through the coupler 002 and is emitted from the collimator 021 to the sample optical system 102.
  • the sample optical system 102 includes a focus lens 022, an X galvanometric mirror 023 and a Y galvanometric mirror 024 that are variable in angle, a lens 025 that forms an objective lens system, and a lens 026.
  • a beam spot by measuring light is formed on the fundus of the eye.
  • the beam spot guided onto the fundus is scanned two-dimensionally on the fundus by driving the X galvanometric mirror 023 and the Y galvanometric mirror 024.
  • the measurement light reflected and scattered by the fundus of the subject eye 027 is guided to the coupler 002 after passing through the sample optical system 102.
  • the reference light branched by the coupler 002 is guided to the reference optical system 103, becomes collimated light by the collimator lens 031, and is attenuated to a predetermined light amount by passing through the ND filter 032. Thereafter, the reference light is reflected by the mirror 033 which can move in the optical axis direction and can correct the optical path length difference with the sample optical system 102 while maintaining the collimated state, and is folded back to the same optical path.
  • the folded reference light is guided to the coupler 002 after passing through the ND filter 032 and the collimator lens 031. Further, the polarization state of the reference light is adjusted by the polarization controller 003 so as to correspond to the polarization state of the measurement light.
  • the measurement light and the reference light that have returned to the coupler 002 are combined by the coupler 002 and guided to the detection system (or spectrometer 046) 104.
  • the combined light is emitted as collimated light by the collimator 042, dispersed by the diffraction grating 043, received by the line sensor 045 through the lens 044, and output as an interference signal corresponding to the light intensity.
  • the line sensor 045 is disposed so that each pixel receives light corresponding to the wavelength component of light dispersed by the diffraction grating 043.
  • FIG. 1B is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of the OCT apparatus.
  • a focus driving unit 061 for moving the focus lens 022 a galvanometric mirror driving unit 062 for driving the X galvanometric mirror 023 and the Y galvanometric mirror 024, and the mirror 033 in the optical axis direction
  • Each of them is provided with a mirror driving unit 063 for moving the mirror.
  • Each drive unit, the light source 001, the line sensor 045, the sampling unit 051, the memory 052, the signal processing unit 053, the operation input unit 056, the monitor 055, and the like are connected to the control unit 054 to control the movement of the entire apparatus.
  • the diagnosis support apparatus includes, for example, a sampling unit 051, a memory 052, a signal processing unit 053, a control unit 054, a monitor 055, and an operation input unit 056.
  • the signal processing unit 053 and the control unit 054 may be provided inside the diagnosis support apparatus, and other components may be provided outside the diagnosis support apparatus.
  • the output signal from the line sensor 045 is output as an interference signal by the sampling unit 051 according to an arbitrary driving position of the galvanometric mirror driven by the galvanometric mirror driving unit 062. Subsequently, the driving position of the galvanometric mirror is offset by the galvanometric mirror driving unit 062, and an interference signal at that position is output. Thereafter, interference signals are generated one after another by repeating this process.
  • the interference signal generated by the sampling unit 051 is stored in the memory 052 together with the driving position of the galvanometric mirror.
  • the interference signal stored in the memory 052 is frequency-analyzed by the signal processing unit 053 and becomes a tomographic image of the fundus of the subject eye 027.
  • the tomographic image is displayed on the monitor 055 by the control unit 054.
  • a three-dimensional fundus volume image can be generated and displayed on the monitor 055 based on information on the driving position of the galvanometric mirror.
  • the signal processing unit 053 and the control unit 054 are realized by a processor such as a CPU, and the signal processing unit 053 and the control unit 054 function as various means by executing a program stored in the memory 052.
  • the signal processing unit 053 acquires a representative value indicating a signal intensity of a predetermined layer in the OCT image (tomographic image) to be processed. That is, the signal processing unit 053 corresponds to an example of an acquisition unit that acquires a representative value indicating a signal intensity in a predetermined layer included in a tomographic image of the eye to be examined.
  • the value indicating the signal intensity is, for example, the luminance in the image.
  • the representative value may be a statistical value indicating a signal intensity of a predetermined region in a predetermined layer.
  • the statistical value for example, at least one of an average value, a median value, a maximum value, and an integrated value can be used for calculating the layer thickness.
  • the signal processing unit 053 further determines the layer of the predetermined layer based on the information indicating the correlation between the representative value of the predetermined layer in the OCT image and the layer thickness of the predetermined layer and the representative value in the OCT image to be processed. Estimate the thickness. That is, the signal processing unit 053 corresponds to an example of an estimation unit that estimates the thickness of a predetermined layer based on the representative value acquired by the acquisition unit. Detailed processing will be described later.
  • the control unit 054 acquires background data at an arbitrary timing during imaging.
  • the background data refers to a signal in a state where the measurement light is not incident on the eye 207, that is, a signal of only the reference light.
  • the galvanometric mirror driving unit 062 drives the galvanometric mirror, and the background data is acquired by performing signal acquisition in a state in which the position of the measurement light is adjusted so that the measurement light does not return from the sample optical system 102.
  • control unit 054 causes the monitor 055 to display the layer thickness estimated by the signal processing unit 053. That is, the control unit 054 corresponds to an example of a display control unit that causes the display unit to display the thickness of the predetermined layer estimated by the estimation unit.
  • the signal processing unit 053 obtains an OCT image 201 as shown in FIG. 2A by imaging the signal intensity obtained by the OCT apparatus [FIG. 1A, B].
  • the vitreous area 203, the retina layer 212, and the choroid area (including the sclera) 204 can be observed in the tomographic image of the retina.
  • the retinal pigment epithelium (hereinafter referred to as RPE) 202 having a high signal intensity is remarkably black (the signal intensity is high).
  • the higher the signal intensity the blacker the image.
  • the present invention is not limited to this. The higher the signal intensity, the closer the image may be to white.
  • the depth direction of the retina is z and the horizontal direction is x.
  • the brightness profile of the area 213 in the tomographic direction (z direction) is 214. From the luminance profile 214, a peak 215 can be observed. A peak 215 corresponds to the RPE layer (retinal pigment epithelial cell layer) 202 of the retina.
  • the signal processing unit 053 detects the RPE layer (or the layer boundary between the RPE and the choroid) by analyzing the luminance profile in the depth direction of the OCT image.
  • the signal processing unit 053 can detect the boundary between the vitreous body and the inner boundary film using the above luminance profile. Then, the macular center 206 is detected based on the shape of the boundary between the vitreous body and the inner boundary membrane. Since the macular center 206 is concave, it can be detected based on the shape of the boundary between the vitreous body and the inner boundary membrane. The detection of the macular center can be realized by various known methods.
  • the signal processing unit 053 sets a region of ⁇ 200 pixels (about 1 mm) in the x direction from the detected macular center 206 as a region of interest (hereinafter, ROI) width 207, for example.
  • the width 207 is not limited to ⁇ 200 pixels centering on the macula, but may be other values. Furthermore, the center of the width 207 does not necessarily coincide with the macular center 208, and may be shifted by several pixels.
  • the signal processing unit 053 acquires the ROI 208 (broken line) corresponding to the RPE with the same width as the ROI width 207. Note that the width of the ROI 208 does not necessarily match the ROI width 207.
  • the width in the depth direction of the ROI 208 may correspond to the width of the RPE layer, or may be narrower or wider than the RPE layer.
  • the signal processing unit 053 acquires the ROI 209 (broken line) obtained by moving the region 208 by 20 pixels (about 50 ⁇ m) in the z-axis sclera direction (choroidal direction).
  • the signal processing unit 053 acquires the ROI 209 as the ROI in the choroid layer. That is, the signal processing unit 053 identifies a position that is a predetermined distance away from the retinal pigment epithelial cell layer toward the choroid side as the choroid layer.
  • the moving amount of the region 208 is not limited to 20 pixels, and may be any region included in the choroid located on the sclera side of the RPE.
  • the shape of the ROI 209 may be the same as that of the ROI 208, or may be a shape in a region where the ROI 208 has been subjected to a smoothing process or the like. That is, the ROI 209 may be an area having a shape based on the ROI 208. Note that the shape of the ROI 209 may be determined independently of the shape of the ROI 208.
  • the ROI 209 may be, for example, a rectangular region or a circular region, and is not limited to a specific shape.
  • the signal processing unit 053 calculates the integrated values I 208 and I 209 of the luminance values of the pixels of the OCT images of the ROIs 208 and 209 (in this embodiment, the intensity is acquired with 256 gradations) as representative values. For example, the signal processing unit 053 normalizes the integrated value I 209 using the integrated value I 208 . Specifically, the integrated value I 209 is normalized by dividing the integrated value I 209 by the integrated value I 208 .
  • the integrated value used for normalization is not limited to the integrated value of the luminance value of the RPE layer, and may be an integrated value of the luminance value in other layers.
  • an integrated value of at least one luminance of the outer boundary film, the inner-node outer-node coupling portion (IS / OS line), and the cone outer-node end (COST) may be used. Since the curvature of the outer boundary membrane, the inner and outer joint joints, and the outer cone end of the cone are closer to the curvature of the RPE than the curvature of the inner boundary membrane, it is suitable for integrating the luminance values of the choroid.
  • the shape of the ROI 209 may be based on the shape of the RPE, or may be based on the shape of the layer for which the integrated value for normalization is calculated.
  • an OCT image 201 is acquired using the OCT apparatus of FIGS. 1A and 1B.
  • the signal processing unit 053 generates the OCT image 201.
  • the signal processing unit 053 extracts the RPE layer 202 by analyzing the OCT image 201.
  • the signal processing unit 053 extracts an ROI 207 having a width of 200 pixels on the left and right sides from the detected macular center 206.
  • the signal processing unit 053 acquires the ROI 208 in the RPE area having the same width as the ROI 207.
  • the signal processing unit 053 acquires the ROI 209 obtained by moving the ROI 208 to the sclera by 20 pixels. In step 306, the signal processing unit 053 acquires integrated luminance values I 208 and I 209 in the ROIs 208 and 209 . In step 307, the signal processing unit 053 stores the integrated values I 208 and I 209 of the ROIs 208 and 209 in the memory 052.
  • the signal processing unit 053 reads the integrated value I 209 of the ROI 209 described above from the memory 052.
  • the integrated value I 209 to be read may be the one subjected to the above normalization.
  • I 209 includes a normalized integrated value and a non-normalized integrated value.
  • the signal processing unit 053 reads information (graph in this embodiment) on the relationship between the integrated value of luminance (OCT-I) and the layer thickness (T) shown in FIG. 2C from the memory 052.
  • the graph shown in FIG. 2C is an example of information indicating the correlation between the representative value and the thickness of the predetermined layer. Note that the information indicating the correlation illustrated in FIG. 2C may be stored in the memory 052 that is an internal storage device of the diagnosis support apparatus, or may be stored in an external storage device of the diagnosis support apparatus.
  • the signal processing unit 053 calculates a layer thickness T 209 corresponding to the integrated value I 209 from the graph of FIG. 2C. For example, the signal processing unit 053 calculates a layer thickness T 209 corresponding to the normalized integrated value I 209 .
  • the signal processing unit 053 reads the integrated luminance value I 209 of the ROI 209 from the memory 052.
  • the signal processing unit 053 reads information on the relationship between the integrated luminance value (OCT-I) and the layer thickness (T) from the memory 052.
  • the signal processing unit 053 calculates a layer thickness T 209 corresponding to the integrated value I 209 based on the information on the relationship between the integrated value of luminance (OCT-I) and the layer thickness (T).
  • the signal processing unit 053 stores the integrated value I 209 and the layer thickness T 209 in the memory 052.
  • the control unit 054 reads the layer thickness T 209 estimated by the signal processing unit 053 from the memory 052 and displays it on the monitor 055.
  • the layer thickness can be calculated based on the luminance value of the layer. That is, according to the present embodiment, the thickness of the choroid can be calculated.
  • the layer thickness is estimated using the integrated value of the ROI luminance as a representative value of ROI.
  • the horizontal axis in FIG. 2C is not an integrated value but an average value, median value, or maximum value.
  • the number of ROIs 209 is one, but a plurality of ROIs located at different depths may be set in the choroid.
  • an average or sum of integrated values in a plurality of ROIs can be used as a representative value.
  • the plurality of ROIs may have the same shape or different shapes.
  • the choroid is the target for estimating the layer thickness, but another layer such as the sclera may be the target.
  • the moving distance from the RPE may be set to a value exceeding the estimated choroid thickness.
  • the above-described embodiment can be applied to a layer on the vitreous side of the RPE layer that can calculate the layer thickness using the layer boundary.
  • the luminance may be measured based on another retinal layer, for example, an inner granule layer, instead of using the RPE layer as a reference for setting the ROI.
  • the signal processing unit 053 calculates the difference in the depth direction between the upper layer boundary and the lower layer boundary as a layer thickness for the layer on the vitreous side of the RPE layer. As described in the above embodiment, the layer thickness may be estimated from the representative luminance value. That is, the signal processing unit 053 may change the layer thickness calculation method according to the layer.
  • the macular center is used as a reference when determining the ROI, but the present invention is not limited to this.
  • the ROI may be set using an edema or other reference area.
  • the larger the ROI area the higher the accuracy, so it is preferable to make the ROI area larger.
  • the signal processing unit 053 uses the graph having the relationship between the layer thickness and the normal eye shown in FIG. 2C, so that when the estimated layer thickness exceeds Tmax or less than Tmin, It can also be judged that there is a possibility of eye disease.
  • the control unit 054 can display an eye disease, central serous choroidal disease, Harada disease, or the like on the monitor 055 as a disease to be noted.
  • the control unit 054 causes the monitor 055 to display pathological myopia, age-related macular degeneration, glaucoma, diabetic retinopathy, and the like as diseases to be noted. be able to. That is, in this embodiment, the signal processing unit 053 estimates the disease name of the eye to be examined based on the comparison result. In addition, the control unit 054 displays the estimated disease name on the display unit.
  • step 401 the signal processing unit 053 reads the integrated value I 209 from the memory 052.
  • step 402 the signal processing unit 053 reads healthy eye information (Tmax, Tmin) from the memory 052. In this embodiment, Tmax and Tmin information shown in FIG. 2C is used.
  • step 403 the signal processing unit 053 compares the layer thickness T 209 Tmax, and Tmin information. That is, the signal processing unit 053 corresponds to an example of a comparison unit that compares a predetermined layer thickness estimated by the estimation unit with a reference value.
  • step 404 the signal processing unit 053 determines that the eye is “healthy eye” when the layer thickness T 209 is a numerical value between Tmax and Tmin. Then, the control unit 054 causes the monitor 055 to display information indicating that it is a healthy eye. That is, the control unit 054 displays the comparison result on the display unit.
  • step 405 when the layer thickness T 209 is higher than Tmax or lower than Tmin, the control unit 054 determines that the control unit stage 054 requires information and a disease (a diseased eye). ) Is displayed on the monitor 055. For example, the control unit 054 causes the monitor 055 to display at least one of a message “reexamination” and a message “possible disease” on the monitor 055.
  • the signal processing unit 053 estimates the disease name of the eye to be examined as central serous choroidal disease or Harada disease, and the control unit 054 causes the monitor 055 to display the estimated disease name. May be.
  • the signal processing unit 053 estimates the disease name of the eye to be examined as pathological myopia, age-related macular degeneration, glaucoma or diabetic retinopathy, and the control unit 054 displays the estimated disease name. You may display on the monitor 055.
  • step 406 the signal processing unit 053 stores the patient data, the luminance value, the layer thickness value, and the display information in the memory 052.
  • NDB Normal Database
  • the present embodiment it is possible to determine whether the eye to be examined is normal or abnormal from the estimated layer thickness. Furthermore, it is possible to estimate the disease name from the estimated layer thickness.
  • the signal processing unit 053 measures the current layer thickness T 209 (measurement method similar to the embodiment described above). At the same time, in step 411, the signal processing unit 053 reads the past layer thickness T ′ 209 of the same subject from the memory 052.
  • the past layer thickness T ′ 209 is, for example, the latest inspection result (previous inspection result) in the past inspection, but may be the previous inspection result.
  • the signal processing unit 053 compares the current layer thickness T 209 with the past layer thickness T ′ 209 . That is, the signal processing unit 053 corresponds to an example of a comparison unit that compares the thickness of the previous predetermined layer estimated by the estimation unit with the thickness of the predetermined layer of the eye to be examined obtained in the past.
  • the threshold value is set to ⁇ 10% of the past layer thickness T ′ 209 in order to determine whether there is a change of ⁇ 10% or more with respect to the past data layer thickness T ′ 209 . If it is determined in step 413 that there is no difference of 10% or more between the current layer thickness T 209 and the past layer thickness T ′ 209 , the control unit 054 monitors information indicating that there is no change. 055 is displayed. For example, the control unit 054 displays a message “no change” on the monitor 055.
  • the control unit 054 indicates that reexamination is necessary. At least one of the information and the information indicating the possibility of the disease is displayed on the monitor 055. For example, the control unit 054 causes the monitor 055 to display at least one of a message “reexamination” and a message “possible disease” on the monitor 055. In this way, the control unit 054 causes the display unit to display information regarding changes in the fundus based on the comparison result.
  • the signal processing unit 053 stores the current layer thickness T 209 and display information in the memory 052.
  • the signal processing unit 053 stores the layer thickness T 209 and the information “no change” in the memory 052 in association with each other.
  • the threshold value is ⁇ 10%, but the threshold value is not limited to this and may be other values. Note that earlier diagnosis is possible by reducing the threshold value.
  • the degree of the numerical value may be changed depending on the part or race.
  • the signal processing unit 053 may acquire the inspection interval between the layer thickness T ′ 209 and the layer thickness T 209 and change the threshold based on the inspection interval. For example, the signal processing unit 053 may bring the threshold closer to ⁇ 0% as the inspection interval is shorter.
  • the past layer thickness is compared with the current layer thickness, but a representative value such as an integrated value of luminance values may be used instead of the layer thickness. Since the representative value has a correlation with the layer thickness, the same effect can be obtained even if the representative value is used instead of the layer thickness.
  • the signal processing unit 053 corrects the luminance integrated value (representative value) used for the estimation of the layer thickness.
  • the disclosed technology can take an embodiment as a system, apparatus, method, program, recording medium (storage medium), or the like.
  • the present invention may be applied to a system composed of a plurality of devices (for example, a host computer, an interface device, an imaging device, a web application, etc.), or may be applied to a device composed of a single device. good.
  • a recording medium (or storage medium) that records a program code (computer program) of software that implements the functions of the above-described embodiments is supplied to the system or apparatus.
  • a storage medium is a computer-readable storage medium.
  • the computer or CPU or MPU
  • the program code itself read from the recording medium realizes the functions of the above-described embodiment, and the recording medium on which the program code is recorded constitutes the present invention.

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Abstract

断層画像から層境界が正確に検出できない場合においても、層厚を算出する診断支援装置を提供する。本診断支援装置は、被検眼の断層画像に含まれる所定の層における信号強度を示す値の代表値を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された前記代表値に基づいて前記所定の層の厚みを推定する推定手段と、前記推定手段により推定された前記所定の層の厚みを表示部に表示させる表示制御手段と、を備える。

Description

診断支援装置、診断支援方法及びプログラム
　本明細書に開示の技術は、診断支援装置、診断支援方法及びプログラムに関する。
　低コヒーレンス光による干渉を利用した光干渉断層撮像装置（Ｏｐｔｉｃａｌ　Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ　Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：以下、ＯＣＴ）が眼科機器として実用化されている。ＯＣＴ装置は、眼底の網膜の３次元構造を撮像、描出が可能である。
　ＯＣＴにより得られた断層画像から検出された網膜の所定の層における上端、下端の層境界から層厚を算出することが知られている（特許文献１）。
特開２０１０－３５６０７号公報
　しかしながら、層境界が正確に検出できない場合には層厚を算出することは困難であった。
　本明細書に開示の診断支援装置は、被検眼の断層画像に含まれる所定の層における信号強度を示す値の代表値を取得する取得手段と、
　前記取得手段により取得された前記代表値に基づいて前記所定の層の厚みを推定する推定手段と、
　前記推定手段により推定された前記所定の層の厚みを表示部に表示させる表示制御手段と、を備える。
本実施形態にかかるＯＣＴ装置の光学系の構成の一例を示す図である。 本実施形態にかかるＯＣＴ装置のハードウエアの構成の一例を示す図である。 本実施形態におけるＯＣＴ画像の輝度と層厚との関係の一例を示す図である。 本実施形態におけるＯＣＴ画像の輝度と層厚との関係の一例を示す図である。 本実施形態におけるＯＣＴ画像の輝度と層厚との関係の一例を示す図である。 本実施形態における層厚を算出する処理手順の一例を示すフローチャートである。 本実施形態における層厚を算出する処理手順の一例を示すフローチャートである。 本実施形態における疾患を判定する処理手順の一例を示すフローチャートである。 本実施形態における疾患を判定する処理手順の一例を示すフローチャートである。
　（第１実施形態）
　本実施形態では、所定の層の輝度値から層厚（膜厚）を算出（推定）する例について説明を行う。本実施形態によれば、層境界を検出することが困難な例えば脈絡膜層の層厚を算出することが可能となる。具体的には、脈絡膜層の下端（強膜側）の層境界は測定光が十分に届かないこと等が原因で明瞭に画像化することが困難である。従って、脈絡膜層の層厚を算出することは困難であるという課題があったが、本実施形態によれば層境界が明瞭ではない場合でも脈絡膜層の層厚を算出することが可能となる。
　図１Ａ、Ｂを用いて、本実施形態に係る装置のハード構成の一例を説明する。
　［ハード構成：ＯＣＴ装置］
　図１Ａは、ＯＣＴ装置の光学系の構成の一例を示す図である。図１Ａにおいて光源００１はＳＬＤ光源であり、光源００１から出射された低コヒーレンス光は、カプラ００２によって、所望の分岐比の下、測定光と参照光とに分岐される。カプラ００２により分岐された測定光は、カプラ００２を通過しコリメータ０２１よりサンプル光学系１０２へ出射される。サンプル光学系１０２には、フォーカスレンズ０２２、角度可変であるＸガルバノメトリックミラー０２３とＹガルバノメトリックミラー０２４、対物レンズ系を形成するレンズ０２５、レンズ０２６が配置され、これらを経由して被検眼０２７の眼底上に測定光によるビームスポットが形成される。ここで、眼底上に導かれたビームスポットは、Ｘガルバノメトリックミラー０２３とＹガルバノメトリックミラー０２４が駆動されることにより、眼底上で２次元に走査される。被検眼０２７の眼底で反射散乱した測定光は、サンプル光学系１０２を介した後、カプラ００２へ導かれる。
　一方、カプラ００２により分岐された参照光は、参照光学系１０３へ導かれ、コリメータレンズ０３１によりコリメート光となり、ＮＤフィルター０３２を通過することにより所定光量に減衰される。その後、参照光はコリメートされた状態を保持したまま、光軸方向に移動可能でサンプル光学系１０２との光路長差を補正することができるミラー０３３で反射され、同じ光路へ折り返される。折り返された参照光は、ＮＤフィルター０３２、コリメータレンズ０３１を介した後、カプラ００２へ導かれる。また、参照光の偏光状態が、偏光制御器００３により測定光の偏光状態に対応するように調整される。
　カプラ００２へ戻ってきた測定光と参照光は、カプラ００２により合波され、検出系（もしくは分光器０４６）１０４に導かれる。合波された光はコリメータ０４２によりコリメート光として出射され、回折格子０４３にて分光された後、レンズ０４４を介してラインセンサ０４５で受光され、光強度に応じた干渉信号として出力される。尚、ラインセンサ０４５は、各画素が回折格子０４３によって分光された光の波長成分に対応して受光するように配置されている。
　図１ＢはＯＣＴ装置のハード構成の一例を示す図である。ＯＣＴ光学系には、フォーカスレンズ０２２を移動させるためのフォーカス駆動部０６１が、Ｘガルバノメトリックミラー０２３、Ｙガルバノメトリックミラー０２４を駆動するためのガルバノメトリックミラー駆動部０６２が、ミラー０３３を光軸方向に移動させるためのミラー駆動部０６３が、各々設けられている。各々の駆動部と光源００１、ラインセンサ０４５、サンプリング部０５１、メモリ０５２、信号処理部０５３、操作入力部０５６、モニタ０５５などは制御部０５４に接続されて装置全体の動きが制御されている。診断支援装置は例えば、サンプリング部０５１、メモリ０５２、信号処理部０５３、制御部０５４、モニタ０５５および操作入力部０５６を備えている。なお、上記の構成要素のうち信号処理部０５３および制御部０５４が診断支援装置の内部に備えられ、他の構成要素は診断支援装置の外部に備えられることとしてもよい。
　ラインセンサ０４５からの出力信号は、ガルバノメトリックミラー駆動部０６２によって駆動されたガルバノメトリックミラーの任意の駆動位置に応じて、サンプリング部０５１により干渉信号として出力される。続いて、ガルバノメトリックミラー駆動部０６２によってガルバノメトリックミラーの駆動位置がオフセットされ、その位置における干渉信号が出力される。以降はこの繰り返しで干渉信号が次々に生成される。サンプリング部０５１で生成された干渉信号は、メモリ０５２にガルバノメトリックミラーの駆動位置とともに記憶される。メモリ０５２に記憶された干渉信号は、信号処理部０５３により周波数解析され、被検眼０２７の眼底の断層画像となる。断層画像は、制御部０５４によりモニタ０５５に表示される。ガルバノメトリックミラーの駆動位置の情報によって、三次元の眼底ボリューム像を生成し、モニタ０５５に表示することもできる。ここで、信号処理部０５３および制御部０５４はＣＰＵ等のプロセッサにより実現され、信号処理部０５３および制御部０５４はメモリ０５２に記憶されたプログラムを実行することで様々な手段として機能する。
　信号処理部０５３は、処理対象であるＯＣＴ画像（断層画像）における所定の層の信号強度を示す値の代表値を取得する。すなわち、信号処理部０５３は、被検眼の断層画像に含まれる所定の層における信号強度を示す値の代表値を取得する取得手段の一例に相当する。ここで、信号強度を示す値は例えば画像における輝度である。また、代表値は所定の層における所定領域の信号強度を示す値の統計値であってもよい。統計値としては例えば、平均値、中央値、最大値および積算値の少なくとも１つを層厚の算出に用いることが可能である。
　信号処理部０５３は、さらに、ＯＣＴ画像における所定の層の代表値と所定の層の層厚との相関を示す情報および処理対象であるＯＣＴ画像における代表値とに基づいて、所定の層の層厚を推定する。すなわち、信号処理部０５３は、取得手段により取得された代表値に基づいて所定の層の厚みを推定する推定手段の一例に相当する。なお、詳細な処理については後述する。
　制御部０５４は、撮像中の任意のタイミングでバックグラウンドデータを取得する。バックグラウンドデータとは、被検眼２０７に測定光が入射しない状態の信号、即ち参照光のみの信号を指す。例えばガルバノメトリックミラー駆動部０６２によりガルバノメトリックミラーを駆動し、サンプル光学系１０２から測定光が戻らないように測定光の位置を調整した状態で信号取得を行うことでバックグラウンドデータを取得する。
　また、制御部０５４は、信号処理部０５３により推定された層厚をモニタ０５５に表示させる。すなわち、制御部０５４は、推定手段により推定された所定の層の厚みを表示部に表示させる表示制御手段の一例に相当する。
　［信号強度を示す値の代表値の取得］
　信号処理部０５３による信号強度を示す値の代表値の取得について説明する。
　信号処理部０５３は、ＯＣＴ装置［図１Ａ，Ｂ］で得られた信号強度を画像化する事で、図２Ａに示すようなＯＣＴ画像２０１を取得する。
　ＯＣＴ画像２０１の様に、網膜の断層画像には、硝子体エリア２０３、網膜層２１２、脈絡膜エリア（強膜含む）２０４、が観察できる。特に信号強度が高い、網膜色素上皮（以下、ＲＰＥと記す）２０２が顕著に黒い（信号強度が高い）。なお、本実施形態では信号強度が高いほど画像では黒くなることとしたが、これに限定されるものではなく、信号強度が高いほど画像では白に近づくようにしても良い。
　ＯＣＴ画像２０１において、網膜の深さ方向をｚ、横方向をｘとする。ＯＣＴ画像において、断層方向（ｚ方向）のエリア２１３の輝度プロファイルは２１４の様になる。輝度プロファイル２１４から、ピーク２１５が観察できる。ピーク２１５は網膜のＲＰＥ層（網膜色素上皮細胞層）２０２に該当する。このように、殆どのＯＣＴ画像において、ＲＰＥ層２０２の輝度は他の層よりも高く、自動検出２０５（図２Ｂに示す通り）する事が出来る。本実施形態においても信号処理部０５３がＯＣＴ画像の深さ方向の輝度プロファイルを解析することでＲＰＥ層（またはＲＰＥと脈絡膜との層境界）を検出する。
　図２Ｂにおいて、信号処理部０５３は、上記の輝度プロファイルを用いて硝子体と内境界膜との境界を検出することができる。そして、硝子体と内境界膜との境界の形状に基づいて黄斑中心２０６を検出する。黄斑中心２０６は凹状になっているため硝子体と内境界膜との境界の形状に基づいて検出することが可能である。なお、黄斑中心の検出は既知の種々の手法により実現可能である。
　信号処理部０５３は、検出した黄斑中心２０６から例えばｘ方向の±２００ピクセル（約１ｍｍ）の領域を関心領域（以下、ＲＯＩ）幅２０７とする。なお、幅２０７は黄斑を中心として±２００ピクセルに限定されるものではなく、他の値とすることとしてもよい。さらに、必ずしも幅２０７の中心が黄斑中心２０８と一致していなくともよく、数ピクセルずれていてもよい。信号処理部０５３はＲＯＩ幅２０７と同様の幅でＲＰＥに該当するＲＯＩ２０８（破線）を取得する。なお、ＲＯＩ２０８の幅はＲＯＩ幅２０７と必ずしも一致していなくてもよい。ＲＯＩ２０８の深さ方向における幅はＲＰＥ層の幅に対応していてもよいし、ＲＰＥ層よりも狭い幅または広い幅であってもよい。次に、信号処理部０５３は、領域２０８をｚ軸強膜方向（脈絡膜方向）に２０ピクセル（約５０μｍ）移動させたＲＯＩ２０９（破線）を取得する。信号処理部０５３は、ＲＯＩ２０９を脈絡膜層におけるＲＯＩとして取得する。すなわち、信号処理部０５３は、網膜色素上皮細胞層より脈絡膜側へ所定距離離れた位置を脈絡膜層として特定する。なお、領域２０８の移動量は２０ピクセルに限定されるものではなく、ＲＰＥより強膜側に位置する脈絡膜に含まれる領域であればよい。また、ＲＯＩ２０９の形状はＲＯＩ２０８と同一であってもよいし、ＲＯＩ２０８に対し平滑化処理等が施された領域で形状であってもよい。すなわち、ＲＯＩ２０９はＲＯＩ２０８に基づく形状の領域であればよい。なお、ＲＯＩ２０９の形状はＲＯＩ２０８の形状とは独立に決定されてもよい。ＲＯＩ２０９は、例えば矩形の領域であってもよいし円形の領域であってもよいし、特定の形状に限定されるものではない。
　信号処理部０５３は、ＲＯＩ２０８、２０９のＯＣＴ画像の各ピクセルの輝度値（本実施例では、強度を２５６階調で取得している）の積算値Ｉ２０８、Ｉ２０９を代表値として算出する。例えば、信号処理部０５３は、積算値Ｉ２０９を積算値Ｉ２０８を用いて正規化する。具体的には積算値Ｉ２０９を積算値Ｉ２０８で除することで積算値Ｉ２０９を正規化する。なお、正規化する際に用いる積算値はＲＰＥ層の輝度値の積算値に限定されるものではなく、他の層における輝度値の積算値であってもよい。例えば外境界膜、内節外節結合部（ＩＳ／ＯＳライン）および錐体外節端（ＣＯＳＴ）の少なくとも１つの輝度の積算値を用いることとしてもよい。外境界膜、内節外節結合部および錐体外節端の曲率は内境界膜の曲率に比べてＲＰＥの曲率に近いため脈絡膜の輝度値を積算することに適している。なお、ＲＯＩ２０９の形状はＲＰＥの形状に基づくものであってもよいし、正規化を行うための積算値を算出した層の形状に基づくものであってもよい。
　なお、積算値Ｉ２０８の算出および正規化は必須のものではない。
　以上の処理を図３Ａのフローチャートを用い、説明する。ステップ３０１において、図１Ａ，ＢのＯＣＴ装置を用い、ＯＣＴ画像２０１を取得する。具体的には信号処理部０５３がＯＣＴ画像２０１を生成する。ステップ３０２において、信号処理部０５３が、ＯＣＴ画像２０１を解析することによりＲＰＥ層２０２を抽出する。ステップ３０３において、信号処理部０５３はＯＣＴ画像２０１から黄斑中心２０６を検出した後、検出した黄斑中心２０６から左右各々２００ピクセルの幅を有するＲＯＩ２０７を抽出する。ステップ３０４において、信号処理部０５３は、ＲＯＩ２０７と同様の幅のＲＰＥ領域のＲＯＩ２０８を取得する。ステップ３０５において、信号処理部０５３は、ＲＯＩ２０８を強膜側に２０ピクセル移動させたＲＯＩ２０９を取得する。ステップ３０６において、信号処理部０５３は、ＲＯＩ２０８、２０９における輝度の積算値Ｉ２０８、Ｉ２０９を取得する。ステップ３０７において、信号処理部０５３は、ＲＯＩ２０８、２０９の積算値Ｉ２０８、Ｉ２０９をメモリ０５２に保存する。
　［代表値から層厚を推定］
　信号処理部０５３は、上述したＲＯＩ２０９の積算値Ｉ２０９をメモリ０５２から読み出す。読みだす積算値Ｉ２０９は上述の正規化が施されたものであってもよい。本明細書においてＩ２０９は正規化された積算値および正規化されていない積算値を含むものである。また、信号処理部０５３は、図２Ｃに示す輝度の積算値（ＯＣＴ－Ｉ）と層厚（Ｔ）の関係の情報（本実施例ではグラフ）をメモリ０５２から読み出す。図２Ｃに示すグラフは、代表値と所定の層の厚みとの相関を示す情報の一例である。なお、図２Ｃに示す相関を示す情報は診断支援装置の内部記憶装置であるメモリ０５２に保存されていてもよいし、診断支援装置の外部記憶装置に記憶されていてもよい。
　信号処理部０５３は、図２Ｃのグラフから積算値Ｉ２０９に相当する層厚Ｔ２０９を算出する。信号処理部０５３は、例えば正規化された積算値Ｉ２０９に相当する層厚Ｔ２０９を算出する。
　脈絡膜厚を算出する手順を図３Ｂのフローチャートを用い説明する。ステップ３１０において、信号処理部０５３は、ＲＯＩ２０９の輝度の積算値Ｉ２０９をメモリ０５２から読み出す。ステップ３１１において、信号処理部０５３は、輝度の積算値（ＯＣＴ－Ｉ）と層厚（Ｔ）の関係の情報をメモリ０５２から読み出す。ステップ３１２において、信号処理部０５３は、輝度の積算値（ＯＣＴ－Ｉ）と層厚（Ｔ）の関係の情報に基づいて積算値Ｉ２０９に相当する層厚Ｔ２０９を算出する。ステップ３１３において、信号処理部０５３は、積算値Ｉ２０９、層厚Ｔ２０９をメモリ０５２に保存する。さらに、制御部０５４は、信号処理部０５３により推定された層厚Ｔ２０９をメモリ０５２から読み出してモニタ０５５に表示させる。
　以上の様に、層境界の検出結果から層厚を求めることが困難な層においても、層の輝度値に基づいて層厚を算出することが可能となる。すなわち、本実施形態によれば脈絡膜の厚みを算出することが可能となる。
　なお、本実施形態ではでは、脈絡膜の輝度値は他の層に比べて低いまたは安定しない虞があるためＲＯＩの代表値としてＲＯＩの輝度の積算値を用いて層厚を推定したが、ＲＯＩにおける平均値や中央値、最大値でも上記と同様の効果が得られる。この場合、図２Ｃにおける横軸は積算値ではなく、平均値、中央値または最大値となる。
　（変形例１）
　上記の実施形態では、ＲＯＩ２０９は１つであったが異なる深さに位置する複数のＲＯＩを脈絡膜に設定することとしてもよい。この場合、複数ＲＯＩにおける積算値の平均または和などを代表値とすることができる。なお、上記の実施形態と同様に代表値として積算値以外を用いることとしてもよい。なお、複数のＲＯＩの形状は同じであってもよいし異なる形状であってもよい。
　（変形例２）
　上記の実施形態では層厚を推定する対象として脈絡膜を対象としたが、強膜など他の層を対象とすることとしてもよい。この場合ＲＯＩ２０９を設定する際にＲＰＥからの移動距離を推定される脈絡膜の厚みを超える値にすればよい。
　また、層境界を用いて層厚が算出可能なＲＰＥ層よりも硝子体側の層に対して、上記の実施形態を適用することも可能である。なお、硝子体において上記の実施形態を実行することとしてもよい。硝子体を処理対象とする場合には、ＲＯＩを設定する基準としてＲＰＥ層を基準とするのではなく、他の網膜層、例えば、内顆粒層を基準に輝度を測定しても良い。
　（変形例３）
　信号処理部０５３は、ＲＰＥ層よりも硝子体側の層に対しては所定の層の上端の層境界と下端の層境界との深さ方向の差を層厚として算出することとし、脈絡膜に対して上記の実施形態で示したように輝度の代表値から層厚を推定することとしてもよい。すなわち、信号処理部０５３は層に応じて層厚の算出方法を変更してもよい。
　（変形例４）
　上記の実施形態ではＲＯＩの決定の際に黄斑中心を基準として用いたが、これに限定されるものではない。例えば、浮腫、その他の基準となる領域を用いてＲＯＩを設定することとしてもよい。
　また、ＲＯＩの領域が大きければ大きいほど、精度が高くなるため、ＲＯＩの領域は大きくとる事が好ましい。
　（第２実施形態）
　本実施形態では、第１実施形態で推定された層厚を用いて被検眼が正常か異常かを判定する方法について述べる。
　［正常・異常判定］
　脈絡膜の厚みが基準値よりも厚い場合は、眼疾患（中心漿液性網脈絡膜症や原田病など）の可能性があり、逆に、脈絡膜の厚みが基準値よりも薄い場合は、眼疾患（病的近視、加齢黄斑変性、緑内障、および糖尿病網膜症など）の可能性がある事が分かっている。本情報に従い、信号処理部０５３は、図２Ｃに示す層厚と健常眼の関係を有するグラフを用いる事で、推定された層厚がＴｍａｘを超えた場合、又は、Ｔｍｉｎを下回る場合、は、“眼疾患の可能性がある”という判断する事も出来る。制御部０５４は、信号処理部０５３により推定された層厚がＴｍａｘを超えた場合は眼疾患、中心漿液性網脈絡膜症や原田病などを注意すべき疾病としてモニタ０５５に表示させることができる。また、制御部０５４は、信号処理部０５３により推定された層厚がＴｍｉｎを下回る場合は、病的近視、加齢黄斑変性、緑内障および糖尿病網膜症などを注意すべき疾病としてモニタ０５５に表示させることができる。すなわち、本実施形態では信号処理部０５３は、比較結果に基づいて被検眼の病名を推定する。また、制御部０５４は、推定された病名を表示部に表示させる。
　以上の処理について、図４Ａのフローチャートを用い、説明する。ステップ４０１において、信号処理部０５３は積算値Ｉ２０９をメモリ０５２から読み出す。ステップ４０２において、信号処理部０５３は、健常眼情報（Ｔｍａｘ、Ｔｍｉｎ）をメモリ０５２から読み出す。本実施例では、図２Ｃに示すＴｍａｘ、Ｔｍｉｎ情報を用いる。ステップ４０３において、信号処理部０５３は、層厚Ｔ２０９をＴｍａｘ、Ｔｍｉｎ情報と比較する。すなわち、信号処理部０５３は、推定手段により推定された所定の層の厚みと基準値とを比較する比較手段の一例に相当する。
　ステップ４０４において、信号処理部０５３は、層厚Ｔ２０９がＴｍａｘとＴｍｉｎとの間の数値の際は、“健常眼”と判定する。そして、制御部０５４は健常眼であることを示す情報をモニタ０５５に表示させる。すなわち、制御部０５４は、比較結果を表示部に表示させる。
　ステップ４０５において、制御部０５４は、層厚Ｔ２０９がＴｍａｘよりも高い、又は、Ｔｍｉｎよりも低い数値の際は、制御部段０５４は再検査が必要であることを示す情報および疾患（患眼）の可能性があることを示す情報の少なくとも一方をモニタ０５５に表示させる。例えば、制御部０５４は、モニタ０５５に「再検査」というメッセージおよび「疾患の可能性あり」というメッセージの少なくとも一方をモニタ０５５に表示させる。なお、層厚Ｔ２０９がＴｍａｘよりも高い場合、信号処理部０５３は被検眼の病名を中心漿液性網脈絡膜症または原田病と推定し、制御部０５４は推定された病名をモニタ０５５に表示させてもよい。また、層厚Ｔ２０９がＴｍｉｎよりも低い場合、信号処理部０５３は被検眼の病名を病的近視、加齢黄斑変性、緑内障または糖尿病網膜症と推定し、制御部０５４は推定された病名をモニタ０５５に表示させてもよい。
　ステップ４０６において、信号処理部０５３は、患者データと輝度値、層厚値、表示情報をメモリ０５２に保存する。
　この様に、予め、健常眼情報（ＮＤＢ：Ｎｏｒｍａｔｉｖｅ　Ｄａｔａｂａｓｅ）を元に疾患情報を提供する事が望ましいが、地域や、特殊な環境下においては、ユーザが適宜、Ｔｍａｘ、Ｔｍｉｎ情報を入力する事で自動判定しても良い。
　本実施形態によれば、推定された層厚から被検眼が正常か異常かを判定することが可能となる。さらには、推定された層厚から病名を推定することも可能となる。
　（第３実施形態）
　［経過観察］
　本実施形態では、同一検眼において上述のような輝度の代表値から層厚を推定する処理を異なるタイミングで複数回実施し、被検眼の経過観察を行う例について説明する。
　図４Ｂのフローチャートを用い、経過観察のフローを説明する。
　ステップ４１０において、信号処理部０５３は今回の層厚Ｔ２０９を測定する（測定方法は上述の実施形態と同様）。同時に、ステップ４１１において、信号処理部０５３は同一被験者の過去の層厚Ｔ‘２０９をメモリ０５２から読み出す。ここで過去の層厚Ｔ‘２０９は、例えば過去の検査の中で最新の検査結果（前回の検査結果）であるが、前々回の検査結果であってもよい。ステップ４１２において、信号処理部０５３は、今回の層厚Ｔ２０９と過去の層厚Ｔ‘２０９とを比較する。すなわち、信号処理部０５３は、推定手段により推定された前所定の層の厚みと、過去に得られた被検眼の所定の層の厚みとを比較する比較手段の一例に相当する。
　本実施形態では、過去のデータ層厚Ｔ‘２０９に対して、±１０％以上の変化があるかないかを判定条件とすべく、閾値を過去の層厚Ｔ‘２０９の±１０％とした。ステップ４１３において、今回の層厚Ｔ２０９と過去の層厚Ｔ‘２０９との間で１０％以上の差が無いと判定された場合には、制御部０５４は変化がないことを示す情報をモニタ０５５に表示させる。例えば、制御部０５４は「変化なし」とメッセージをモニタ０５５に表示させる。ステップ４１４において、今回の層厚Ｔ２０９と過去の層厚Ｔ‘２０９との間で１０％以上の差があると判定された場合には、制御部０５４は再検査が必要であることを示す情報および疾患の可能性があることを示す情報の少なくとも一方をモニタ０５５に表示させる。例えば、制御部０５４は、モニタ０５５に「再検査」というメッセージおよび「疾患の可能性あり」というメッセージの少なくとも一方をモニタ０５５に表示させる。このように、制御部０５４は、比較結果に基づいて、眼底の変化に関する情報を表示部に表示させる。
　ステップ４１５において、信号処理部０５３は、今回の層厚Ｔ２０９と、表示情報をメモリ０５２に保存する。例えば、信号処理部０５３は層厚Ｔ２０９と「変化なし」という情報を対応付けてメモリ０５２に保存する。
　本実施形態では、閾値を±１０％としたが、これに限定されるものではなく他の値とすることとしてもよい。なお、閾値を小さくする事でより早期の診断が可能となる。数値の程度は、部位や、人種により、変更しても良い。また、信号処理部０５３は、層厚Ｔ‘２０９と層厚Ｔ２０９との検査間隔を取得し、この検査間隔に基づいて閾値を変更することとしてもよい。例えば、信号処理部０５３は、検査間隔が短いほど、閾値を±０％に近づけることとしてもよい。
　（変形例）
　上記の実施形態では、過去の層厚と今回の層厚との比較が行われるものであったが、層厚に替えて輝度値の積算値などの代表値を用いることとしてもよい。代表値は層厚との相関を有しているため、層厚に替えて代表値を用いても同様の効果を奏することが可能である。
　（第４実施形態）
　本実施形態では図２Ｃに示す輝度の積算値（ＯＣＴ－Ｉ）と層厚（Ｔ）の関係の情報の更新を行う場合について説明する。
　信号処理部０５３により推定された層厚が走査入力部０５６を介してユーザにより修正された場合には、信号処理部０５３は当該層厚の推定に用いた輝度の積算値（代表値）と修正後（変更後）の層厚とを用いて記憶手段の一例に相当するメモリ０５２に記憶された図２Ｃに示す輝度の積算値（ＯＣＴ－Ｉ）と層厚（Ｔ）の関係の情報の更新を行う。すなわち、信号処理部０５３は、推定手段により推定された所定の層の厚みがユーザにより変更された場合、取得手段により取得された代表値とユーザによる変更後の前記所定の層の厚みとに基づいて記憶手段に記憶された情報を更新する更新手段の一例に相当する。輝度の積算値（ＯＣＴ－Ｉ）と層厚（Ｔ）の関係の情報の更新とは、例えば、修正後の層厚を用いて新たに相関を計算することを含む。
　本実施形態によれば、推定される層厚の精度を高めることが可能となる。
　（その他の実施形態）
　以上、実施形態例を詳述したが、開示の技術は例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記録媒体（記憶媒体）等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器（例えば、ホストコンピュータ、インタフェース機器、撮像装置、ｗｅｂアプリケーション等）から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。
　また、本発明の目的は、以下のようにすることによって達成されることはいうまでもない。即ち、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコード（コンピュータプログラム）を記録した記録媒体（または記憶媒体）を、システムあるいは装置に供給する。係る記憶媒体は言うまでもなく、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。そして、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行する。この場合、記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記録した記録媒体は本発明を構成することになる。
　本願は、２０１８年３月５日提出の日本国特許出願特願２０１８－０３８３５５を基礎として優先権を主張するものであり、その記載内容の全てをここに援用する。

Claims (16)

  1. 　被検眼の断層画像に含まれる所定の層における信号強度を示す値の代表値を取得する取得手段と、
    　前記取得手段により取得された前記代表値に基づいて前記所定の層の厚みを推定する推定手段と、
    　前記推定手段により推定された前記所定の層の厚みを表示部に表示させる表示制御手段と、を備えることを特徴とする診断支援装置。
  2. 　前記取得手段は、前記代表値として前記所定の層における所定領域における信号強度を示す値の統計値を取得することを特徴とする請求項１に記載の診断支援装置。
  3. 　前記統計値は、平均値、中央値、最大値および積算値の少なくとも１つであることを特徴とする請求項２に記載の診断支援装置。
  4. 　前記推定手段は、前記代表値と前記所定の層の厚みとの相関を示す情報と前記代表値とに基づいて前記所定の層の厚みを推定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の診断支援装置。
  5. 　前記推定手段は、前記情報を外部記憶装置または内部記憶装置から取得することを特徴とする請求項４に記載の診断支援装置。
  6. 　前記所定の層は脈絡膜層であることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の診断支援装置。
  7. 　前記取得手段は、前記断層画像に含まれる網膜色素上皮細胞層に基づいて前記脈絡膜層を特定することを特徴とする請求項６に記載の診断支援装置。
  8. 　前記取得手段は、前記網膜色素上皮細胞層より脈絡膜側へ所定距離離れた位置を前記脈絡膜層として特定することを特徴とする請求項７に記載の診断支援装置。
  9. 　前記所定の層は脈絡膜層であり、
    　前記所定領域は前記脈絡膜層における網膜色素上皮細胞層の形状に基づく領域であり、前記取得手段は、前記脈絡膜層における前記網膜色素上皮細胞層の形状に基づく領域における信号強度を示す値の積算値を前記所定の層における前記代表値として取得することを特徴とする請求項１に記載の診断支援装置。
  10. 　前記推定手段により推定された前記所定の層の厚みに基づいて、前記被検眼が健常眼か患眼かを判定する判定手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の診断支援装置。
  11. 　前記情報を記憶する記憶手段と、
    　前記推定手段により推定された前記所定の層の厚みがユーザにより変更された場合、前記取得手段により取得された前記代表値と前記ユーザによる変更後の前記所定の層の厚みとに基づいて前記記憶手段に記憶された前記情報を更新する更新手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の診断支援装置。
  12. 　前記推定手段により推定された前記所定の層の厚みと基準値とを比較する比較手段を更に備え、
    　前記表示制御手段は、前記比較結果を前記表示部に表示させることを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の診断支援装置。
  13. 　前記推定手段により推定された前記所定の層の厚みと基準値とを比較する比較手段を更に備え、
    　前記推定手段は、前記比較結果に基づいて前記被検眼の病名を推定し、
    　前記表示制御手段は、前記推定された病名を前記表示部に表示させることを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の診断支援装置。
  14. 　前記推定手段により推定された前記所定の層の厚みと、過去に得られた前記被検眼の前記所定の層の厚みとを比較する比較手段を有し、
    　前記表示制御手段は、前記比較結果に基づいて、眼底の変化に関する情報を前記表示部に表示させることを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の診断支援装置。
  15. 　被検眼の断層画像に含まれる所定の層における信号強度を示す値の代表値を取得する取得工程と、
    　前記取得工程において取得された前記代表値に基づいて前記所定の層の厚みを推定する推定工程と、
    　前記推定工程において推定された前記所定の層の厚みを表示部に表示させる表示制御工程と、を備えることを特徴とする診断支援方法。
  16. 　請求項１５に記載の診断支援方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
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