PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an ophthalmic image processing device, an OCT device, an ophthalmic image processing program, and a method for constructing a mathematical model for appropriately acquiring a high-quality ophthalmic image. A control unit of an ophthalmic image processing apparatus acquires an ophthalmic image or an averaging image 31 captured by an ophthalmic imaging apparatus as a base image. By inputting the base image into the mathematical model trained by the machine learning algorithm, the control unit acquires the target image having a higher image quality than the base image. The mathematical model is trained with training data for input and training data for output. As the input training data, data based on L training ophthalmic images out of a plurality of training ophthalmic images 300A to 300X obtained by photographing the same part of the tissue is used. As the output training data, the data of the added average image 31 obtained by adding and averaging H (H>； L) training ophthalmic images is used. [Selection diagram] Fig. 3【課題】高画質の眼科画像を適切に取得するための眼科画像処理装置、ＯＣＴ装置、眼科画像処理プログラム、および、数学モデル構築方法を提供する。【解決手段】眼科画像処理装置の制御部は、眼科画像撮影装置によって撮影された眼科画像または加算平均画像３１を、基画像として取得する。制御部は、機械学習アルゴリズムによって訓練された数学モデルに基画像を入力することで、基画像よりも高画質の目的画像を取得する。数学モデルは、入力用訓練データおよび出力用訓練データによって訓練されている。入力用訓練データには、組織の同一部位を撮影した複数の訓練用眼科画像３００Ａ～３００Ｘのうち、Ｌ枚の訓練用眼科画像に基づくデータが使用される。出力用訓練データには、Ｈ枚（Ｈ＞Ｌ）の訓練用眼科画像を加算平均した加算平均画像３１のデータが使用される。【選択図】図３
