WO2020070127A2 - Verfahren zur kompensation der von bewegten messobjekten erzeugten artefakte in messsignalen von swept-source-oct-systemen - Google Patents

Verfahren zur kompensation der von bewegten messobjekten erzeugten artefakte in messsignalen von swept-source-oct-systemen

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WO2020070127A2
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chirped
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Rainer Leitgeb
Michael Niederleithner
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Carl Zeiss Meditec Ag
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    • G06T11/003—Reconstruction from projections, e.g. tomography
    • G06T11/005—Specific pre-processing for tomographic reconstruction, e.g. calibration, source positioning, rebinning, scatter correction, retrospective gating

Definitions

  • the present invention relates to a method by means of which the artifacts generated by moving measurement objects can be numerically compensated in measurement signals from OCT systems and measurement signals can be generated without artifacts.
  • Optical biometry has established itself worldwide in the past two decades and is the preferred measurement method in industrialized countries for determining biometric data, especially before cataract operations.
  • the measurement technology used for this requires high sensitivity.
  • lasers with variable or tunable wavelengths are suitable as light sources for this measurement technology, since they achieve the required high sensitivities.
  • the currently commercially available lasers with variable wavelengths are very cost-intensive, which makes the measurement technology extremely expensive and prevents it from being used widely.
  • simple VCSEL or DFB lasers are available, which are significantly cheaper and can be tuned or tuned thermally and / or electrically over a wavelength range of several nanometers.
  • a disadvantage of such lasers is that only a sweep duration in a range greater than 1 ms can be achieved, but this is too slow for measurements on the living eye.
  • motion artifacts which have to be compensated in order to ensure high sensitivity and sufficient reproducibility.
  • US 2017/105618 A describes an improved imaging system which is based on an interferometric frequency domain or Fourier domain OCT (FD-OCT).
  • FD-OCT interferometric frequency domain or Fourier domain OCT
  • SD-OCT spectral range OCT
  • SS-OCT swept source OCT
  • motion correction is also discussed. If movement artifacts cannot be avoided, they can be corrected by calculation. In this way, local motion corrections can be applied either in the spatial domain or in the frequency domain. In the frequency domain, they can be applied in the form of frequency-dependent movement corrections.
  • the object of the present invention is to develop a solution with which the artifacts generated by moving measurement objects can be compensated for in measurement signals from OCT systems, additional technical means being avoided as far as possible. In particular, it should be with the solution
  • This object is achieved by the method for compensating the artifacts generated by moving measurement objects in measurement signals from swept-source OCT systems in that the signal reconstruction without the aid of additional reference signals relating to the movement of the measurement object is carried out only by specially adapted algorithms.
  • the preferred developments and refinements relate to the measurement signals to be recorded, in particular the measurement systems used to generate them, which are based on optical coherence interferometry.
  • the proposed method is intended in particular for use in ophthalmology, in particular for recording the biometric data of an eye, it can in principle be used wherever the signals reflected from curved surfaces or backscattered from structures are analyzed.
  • Figure 1a the course of the amplitudes of two phase-shifted
  • FIG. 1b the absolute value of the Fourier transformation of the two phase-shifted signals
  • Figure 2b the Fourier transform of y, as a so-called linear
  • FIG. 3 the algorithm for relinearizing a signal for only one reflection
  • FIG. 4 the algorithm for relinearizing a signal with multiple reflections
  • FIG. 5 the algorithm of adding a quadratic part for the transformation in order to generate a linear chirp
  • Figure 6 the algorithm for relinearizing a signal with a single reflection
  • FIGS. 7-9 Fourier-transformed spectra before and after the reconstruction with FRFT for measurement objects moving at different speeds.
  • Sweep range Wavelength range over which a wavelength is tuned
  • ⁇ chirped signal signal with a frequency spectrum
  • OCT Fourier range OCT is a linear function of the wavenumber. In practice, however, it deviates from the linearity, which is corrected by the remapping. (»Relinearization). In general, it is a procedure for mapping the components of a signal onto a new one using a defined function.
  • the signal is reconstructed without the aid of additional reference signals with respect to the movement of the measurement object only by specially adapted algorithms. Axial, lateral and other artifacts of movement are compensated.
  • a sweep in time t is carried out in the swept-source LCI.
  • the position of the measuring object can change during this time.
  • the process must be described in time (t). This means that the wave number k (t) and the distance D z (t) become functions of t:
  • phase shift f does not change the frequency w of the signal.
  • the Fourier transform of fz leads to a single frequency, which is shown in FIG. 1. It is the expected behavior for a reflective, non-moving measurement object.
  • Figure b) shows the absolute value of the Fourier transform of the two signals. It can be seen that both signals lead to the same Fourier transform.
  • the parameter of the cosine term now consists of a quadratic part (left) and w can be written as a linear function w (t) (right).
  • the phase is (linearly) accelerated and the Fourier transformation no longer leads to a single frequency, but to a spectrum of frequencies.
  • w (t) is a linear function, one speaks of linear chirp, which is shown in FIG.
  • FIG. 2a shows the signal curve and the phase for the function
  • FIG. 2b shows the Fourier transformation of y, as a so-called linear chirp.
  • One method of reconstructing a chirped signal is to re-linearize it with remapping.
  • a real signal can be converted into its analytical form using Hilbert transformation.
  • This is a complex signal, the absolute value of which represents the same signal as the original real signal.
  • the advantage of the complex form is that the phase can be easily derived with:
  • the extracted phase can be used as a remapping function, which, when applied to a non-linear signal in k, relinearizes this.
  • This algorithm can be used if the measured sample consists of a single reflecting surface.
  • phase unwrapping can be used.
  • the method according to the invention for a single reflection is characterized in that: a) detects a chirped signal with an accelerating phase, b) extracts the phase of this signal by performing the Hilbert transformation, c) the extracted phase is used for the relinearization of the signal and d) the relinearization by remapping results in a reconstructed, non-chirped signal.
  • phase of this signal can be extracted by executing the Hilbert transformation. It transforms the real signal into its analytical form. This is a complex signal, the absolute value of which corresponds to the real one. Then the phase can be extracted through the angle between the imaginary and the complex part. Due to the periodicity, "phase unwrapping" can still be used.
  • phase III The phase can be used as a remapping function for the signal.
  • the value of the phase can be used as an index.
  • the detected signal does not consist of a single frequency due to several reflecting surfaces, this algorithm cannot be used without additional steps.
  • the measured sample must consist of at least one discrete reflection, the chirp of which can be distinguished from another reflection.
  • the method according to the invention for several reflections is characterized in that: a) detects a signal consisting of two or more reflections at the same speed, b) if the first reflection results from a single surface, this becomes the rest for this signal the signal is cut out, subjected to a Fourier transformation, the signal is transformed back again and the phase is extracted, c) the extracted phase is used for the relinearization of the entire original signal and d) a reconstructed, not reconstructed with the relinearization by remapping chirped signal
  • the signal consists of two (usually several) reflections, all at the same speed.
  • II Knowledge of the structure is required for a further reconstruction. For example, if the first reflection is a single surface, it can be used for relinearization. For this purpose, the signal can be Fourier transformed and the first chirp can be cut out of the rest of the signal. Then the signal has to be transformed back again. This signal will be complex so the phase can be extracted directly.
  • the compensation takes place according to the invention by means of “fractional Fourier transformation” (FRFT).
  • FRFT fractional Fourier transformation
  • FRFT Fractional Fourier Transform
  • FRFT Fractional Fourier Transformation
  • the FRFT is the unit operator and for a + p as a multiple of 2p the function is mirrored.
  • equation (10) adds a quadratic component to the transformation.
  • a quadratic component leads to a linear chirp.
  • FIG. 5 This algorithm for converting the transformation into a linear chirp is shown in FIG. 5.
  • a square part is added to a signal with a single frequency (left figure).
  • the right figure shows the spectra of the two resulting functions.
  • the FRFT of a single frequency signal causes a chirp in the frequency domain.
  • a chirped signal can be transformed back to a single peak.
  • a linear movement can be described with constant speed:
  • the quadratic part becomes zero and the signal can be described by a single frequency.
  • Fractional Fourier transformation is able to de-chirp a linear chirp at a certain angle.
  • the speed that determines the extent of chirping is not known.
  • a minimization algorithm can be used to obtain this information. Since there is a degree of freedom (q), a variable must be determined for the minimization.
  • the FRFT fulfills the Parseval theorem, one possibility is to measure the height of a peak (absolute value; intensity) in the frequency domain. As already shown in FIG. 5, chirping leads to a reduced maximum. Therefore, the signal with the highest maximum is the least chirped signal.
  • the algorithm calculates the FRFT of the measured signal for a certain number of angles and checks the maximum of the signal. The signal with the highest maximum must be the least chirped.
  • the search interval of the maximum should be carefully selected and set at the points at which the signals for the cornea and / or the retina are expected.
  • the compensation according to the invention for a single reflection is carried out in detail by means of fractional Fourier transformation (FRFT) in that a) the free parameter (angle) of the FRFT is changed iteratively until a quality function reaches its maximum value, b) calculates the FRFT of the measured signal for a certain number of angles, c) determines the parameter with the maximum signal value according to FRFT , d) this is used for the relinearization of the entire original signal and e) there are non-chirped signals reconstructed with the relinearization by remapping.
  • FRFT fractional Fourier transformation
  • non-linear chirps can also be corrected by signal correlation with defined chirped reference signals, the reference signal which results in the maximum correlation being used for the linearization of the signal phase
  • the linearization and reconstruction of the signal can be carried out using machine or deep leaming algorithms.
  • a chirped signal with an accelerated phase is detected II: FRFTs with a certain angular range are carried out and the height of the peak is measured.
  • the measurement signals preferably originate from slowly tuned swept source systems which have tuning frequencies ⁇ 2 kHz, in particular ⁇ 100 Hz.
  • the measurement signals originate in particular from OCT systems which have coherence lengths of the tunable laser of 10 mm to 1000 m, in particular 20 to 100 mm.
  • the tunable laser of the OCT system used should have a sweep range between 1 to 100 nm, in particular 2 to 20 nm and a central wavelength between 700 to 1400 nm, in particular a central wavelength around 780, 830, 1050 or 1300 nm .
  • a particularly advantageous embodiment of the method according to the invention can be seen in the fact that the eye length can be determined from temporal M-scans, for which purpose a two-dimensional signal representation with depth coordinate and time coordinate is required.
  • the depth scans which show the local reflectivities along the depth axis, are put together.
  • On Peak for example from the front surface of the skin, can then be recognized as a line in the 2D image, the brightness of the line being proportional to the OCT signal.
  • the second relevant peak is the signal from the retina.
  • This 2-D representation can also be called a self-scanning OCT, whereby the movement of the measuring beam on the retina is caused by the mostly involuntary movements of the measured subject itself.
  • a 2-D representation can also be used to intuitively intrapolate or extrapolate axial positions of structure signals if they are weakened or lost in one or more depth scans due to poor detection of the backscattered light or speckle effects. If enough depth scans are recorded, there are enough reference signals for intrapolation or extrapolation. Furthermore, it is possible to graphically determine an average distance between different structure signals, e.g. through regression.
  • spectral points can be approached by the source (the number of sampling points is less than the number according to the Nyquist sampling theorem), with the signal reconstruction then being carried out iteratively using a plurality of recorded interference signals.
  • the advantage here is the quick acquisition using fewer points and the avoidance or reduction of movement artifacts.
  • the reconstruction can then be carried out using, for example, known methods such as the Allebach algorithm *. (see e.g. KD Sauer, Allebach, IEEE Trans. CAS-34/12 (1987)).
  • the above approach also works with defined (non-randomized) sets of spectral points. Or only parts of the spectrum are tuned by the source, with the signal reconstruction then taking place in post-processing.
  • the spectral parts usually lead to axial scans with low axial resolution.
  • the combination of several scans with different sections then allows the original axial resolution to be restored.
  • the acquisition of a spectral sub-area helps to shorten the measuring time and to avoid movement artifacts.
  • the movement correction can preferably be calculated from temporal M-scans in the optical frequency range, for which purpose a two-dimensional signal representation with spectral coordinate and time coordinate is required
  • Lateral movement correction can be carried out according to the invention by synchronous recording and comparison of depth scans of two laterally offset beams.
  • the general movement and signal correction can also be carried out using “machine leaming” algorithms.
  • Either actual data with movement artifacts and their correction can be used for training machine leaming algorithms.
  • synthetic data that simulate typical movement artifacts are used to train the machine leaming algorithms.
  • FIGS. 7, 8 and 9 show an example of a Fourier-transformed spectrum before the reconstruction (blue) and the peak (orange) generated therefrom by reconstruction with FRFT for measurements of a moving measurement object.
  • the bandwidth before the reconstruction was approx. 50 nm with a sweep time of 0.05s.
  • FIG. 7 shows the result for a measurement object moving at a speed of 2 mm / s, the sweep time being 0.025 s.
  • FIG. 8 shows the result for a measurement object moving at a speed of 0.03 mm / s, the sweep time being 0.05 s.
  • FIG. 9 shows the result for a measurement object moved at a speed of 1 mm / s, the sweep time being 0.063 s.
  • the value a results from:
  • the signal reconstruction without additional reference signals with regard to the movement of the measurement object is only carried out using adapted algorithms.
  • the method according to the invention uses laser diodes which make it possible to build inexpensive biometric measuring systems which ensure high sensitivity and sufficient reproducibility.
  • the proposed method works with sweep rates of ⁇ 1 kHz. This makes it possible to establish optical biometry not only in the industrialized countries, but even in emerging countries, where many patients have very strong cataracts.

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Abstract

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Kompensation der von bewegten Messobjekten erzeugten Artefakte in Messsignalen von Swept-Source-OCT-Systemen. Erfindungsgemäß erfolgt die Signalrekonstruktion ohne Zuhilfenahme von zusätzlichen Referenzsignalen bezüglich der Bewegung des Messobjektes nur durch speziell angepasste Algorithmen. Bevorzugte Weiterbildungen und Ausgestaltungen betreffen zum einen die speziell angepassten, auf Fourier-Transformation basierenden Algorithmen zur Verarbeitung der erfassten Messsignale. Zum anderen betreffen die bevorzugte Weiterbildungen und Ausgestaltungen die zu erfassenden Messsignale, insbesondere die zu deren Erzeugung verwendeten, auf der optischen Kohärenzinterferometrie basierenden Messsysteme. Obwohl das vorgeschlagene Verfahren insbesondere für die Anwendung in der Ophthalmologie vorgesehen ist, kann es prinzipiell überall dort angewendet werden, wo die von gekrümmten Flächen reflektierten bzw. von Strukturen rückgestreuten Signale analysiert werden.

Description

Verfahren zur Kompensation der von bewegten Messobjekten eizeugten Artefakte in Messsignalen von Swept-Source-OCT-Systemen
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren mit dem die von bewegten Messobjekten erzeugten Artefakte in Messsignalen von OCT-Systemen nume- risch kompensiert und Messsignale ohne Artefakte erzeugt werden können.
Die optische Biometrie hat sich in den vergangenen 2 Jahrzehnten weltweit etab- liert und ist in den Industrieländern zur Bestimmung der biometrischen Daten ins- besondere vor Kataraktoperationen die bevorzugte Messmethode. Die dafür ver- wendete Messtechnik erfordert eine hohe Empfindlichkeit.
Nach dem bekannten Stand der Technik bieten sich als Lichtquelle für diese Messtechnik Laser mit veränderlicher oder durchstimmbarer Wellenlänge an, da diese die erforderlichen hohen Empfindlichkeiten erreichen. Die derzeit kommerzi- ell verfügbaren Laser mit veränderlicher Wellenlänge sind allerding sehr kostenin- tensiv, wodurch die Messtechnik extrem teuer wird und eine breite Anwendung verhindert.
Um den Einsatz auch in Schwellenländem, wo viele Patienten sehr starke Kata- rakte haben, zu ermöglichen ist es erforderlich, dass die Kosten für diese Mess- technik wesentlich verringert werden, jedoch bei gleichbleibender Empfindlichkeit.
Als alternative Lichtquelle bieten sich beispielsweise einfache VCSEL- oder auch DFB- Laser an, die wesentlich kostengünstiger sind und thermisch und/oder elektrisch übereinen Wellenlängenbereich von mehreren Nanometern durchge- stimmt bzw. getuned werden können.
Nachteilig wirkt sich bei derartigen Lasern aus, dass lediglich eine Sweep-Dauer in einem Bereich größer 1 ms realisiert werden kann, was jedoch für Messungen am lebenden Auge zu langsam ist. Beim Messen am lebenden Auge entstehen dadurch Bewegungsartefakte, welche kompensiert werden müssen, um eine hohe Empfindlichkeit und ausreichende Reproduzierbarkeit zu gewährleisten.
In der US 2017/105618 A wird ein verbessertes Abbildungssystem beschrieben, welches auf einem interferometrischen Frequenzdomänen- oder Fourier-Domä- nen-OCT (FD-OCT) basiert. Es gibt zwei übliche Ansätze für FD-OCT. Eines ist die Spektralbereichs-OCT (SD-OCT), bei der das interferierende Licht vor der Detektion spektral zerlegt wird und die vollständige Tiefeninformation aus einer einzigen Belichtung gewonnen werden kann. Die zweite ist eine Swept-Source- OCT (SS-OCT), bei der die Quelle über einen Bereich optischer Frequenzen durchgestimmt und zeitlich detektiert wird, wodurch die spektrale Information zeitlich kodiert wird. Beide Techniken haben zwar bereits in der Augenheilkunde Anwendung gefunden, verfügen jedoch auch über einige Schwächen. Im Weite- ren wird eine Anzahl von Systemen beschrieben, die Verbesserungen bei inter- ferometrischen Bildgebungstechniken darstellen. Neben Verbesserungen beim Scannen, der Rekonstruktion und Darstellung der Signale, der Beleuchtung oder der Optimierung von Referenzsignalen wird auch auf Bewegungskorrektur eingegangen. Können Bewegungsartefakte nicht vermieden werden, so lassen sich diese rechnerisch korrigieren. So können lokale Bewegungskorrekturen entweder in der räumlichen Domäne oder in der Frequenzdomäne angewendet werden. Im Frequenzbereich können sie in Form frequenzabhängiger Bewe- gungskorrekturen angewendet werden.
Literatur:
[1j Niederleithner, M.;„Feasibility of a thermally tuned laser diode as a light source for eye biometry“; Master-Arbeit TU Wien, Juli 2018
Der vorliegenden Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde eine Lösung zu entwi- ckeln, mit der sich die von bewegten Messobjekten erzeugten Artefakte in Mess- signalen von OCT-Systemen kompensieren lassen, wobei auf zusätzliche techni- sche Mittel möglichst verzichtet werden soll. Insbesondere soll es mit der Lösung
2 möglich sein kostengünstige biometrische Messsysteme zu bauen, die eine hohe Empfindlichkeit und ausreichende Reproduzierbarkeit gewährleisten.
Diese Aufgabe wird durch das Verfahren zur Kompensation der von bewegten Messobjekten erzeugten Artefakte in Messsignalen von Swept-Source-OCT- Systemen dadurch gelöst, dass die Signalrekonstruktion ohne Zuhilfenahme von zusätzlichen Referenzsignalen bezüglich der Bewegung des Messobjektes nur durch speziell angepasste Algorithmen erfolgt.
Bevorzugte Weiterbildungen und Ausgestaltungen, die Gegenstand der abhän- gigen Ansprüche sind, betreffen zum einen die speziell angepassten, auf Fou- rier-Transformation basierenden Algorithmen zur Verarbeitung der erfassten Messsignale.
Zum anderen betreffen die bevorzugte Weiterbildungen und Ausgestaltungen die zu erfassenden Messsignale, insbesondere die zu deren Erzeugung ver- wendeten, auf der optischen Kohärenzinterferometrie basierenden Messsys- teme.
Obwohl das vorgeschlagene Verfahren insbesondere für die Anwendung in der Ophthalmologie, insbesondere zur Erfassung der biometrischen Daten eines Au- ges vorgesehen ist, kann es prinzipiell überall dort angewendet werden, wo die von gekrümmten Flächen reflektierten bzw. von Strukturen rückgestreuten Signale analysiert werden.
Die Erfindung wird nachfolgend anhand von Ausführungsbeispielen näher be- schrieben. Dazu zeigen
Figur 1a: den Verlauf der Amplituden zweier phasenverschobenen
Signale über die Zeit, Figur 1b: den absoluten Wert der Fourier-Transformation der beiden phasenverschobenen Signale,
Figur 2a: den Signalverlauf und die Phase für die Funktion
y = cos (t2 + t),
Figur 2b: die Fourier-Transformation von y, als sogenanntes lineares
Chirp,
Figur 3: den Algorithmus zur Relinearisierung eines Signals für nur einer Reflexion,
Figur 4: den Algorithmus zur Relinearisierung eines Signals mit Mehr- fachreflexionen,
Figur 5: den Algorithmus des Zufügens eines quadratischen Teiles zur Transformation um einen linearen Chirp zu erzeugen,
Figur 6: den Algorithmus zur Relinearisierung eines Signals mit einer einzelnen Reflexion und
Figuren 7-9: Fourier-transformierte Spektren vor und nach der Rekon- struktion mit FRFT für mit unterschiedlichen Geschwindigkei- ten bewegte Messobjekte.
Definitionen:
• Sweep: Durchstimmung einer Wellenlänge über einen
Wellenlängenbereich
• Sweep-Bereich: Wellenlängenbereich über den eine Wellenlänge durchgestimmt wird ● gechirptes Signal: Signal mit einem Frequenzspektrum
● linearem Chirp: Signal mit einem linearen Frequenzspektrum
● Relinearisierung: Interferometrisches Signal mit nicht konstanten
Distanzen zwischen den Maxima (nicht linearer Phasenverlauf) wird mit Hilfe des Remappings auf einen linearen Phasenverlauf gebracht.
●
Fourier-Bereichs OCT eine lineare Funktion der Wellenzahl. Praktisch weicht es jedoch von der Linearität ab was durch das Remapping korrigiert wird. (»Relinearisierung). Ganz allgemein ist es ein Verfahren zur Abbildung der Komponenten eines Signals auf ein Neues über eine definierte Funktion.
Bei dem vorgeschlagenen Verfahren zur Kompensation der von bewegten Messobjekten erzeugten Artefakte in Messsignalen von Swept-Source-OCT- Systemen erfolgt die Signalrekonstruktion ohne Zuhilfenahme von zusätzlichen Referenzsignalen bezüglich der Bewegung des Messobjektes nur durch speziell angepasste Algorithmen. Es werden axiale, laterale und weitere Bewegungsar- tefakte kompensiert.
Der Kreuzkorrelationsterm in der Niedrigkohärenzinterferometrie (engl.: low co- herence interferometry, kurz: LCI) lautet:
Figure imgf000007_0001
Für eine einzelne reflektierende Oberfläche reduziert sich die Gleichung auf:
Figure imgf000008_0004
wobei das Fourier-Paar hier k und z sind.
In der Swept-Source-LCI wird ein Sweep in der Zeit t durchgeführt. Während dieser Zeit kann sich die Position des Messobjektes ändern. Um dieses Verhal- ten zu beschreiben, muss der Prozess in Zeit (t) beschrieben werden. Das be- deutet, dass die Wellenzahl k(t) und der Abstand D z(t) zu Funktionen von t werden:
Figure imgf000008_0003
Aufgrund der Änderung des Parameters der Funktion muss das Fourier-Paar auch von z und k zu w und t geändert werden. Handelt es sich um eine linear tunende Quelle, ist k(t) eine lineare Funktion:
Figure imgf000008_0002
wobei ki die Steigung eines Sweeps, die mittlere Wellenzahl und T die
Figure imgf000008_0005
Sweep-Zeit sind.
Für ein sich nicht bewegendes Messobjekt ist D z(t) = z eine konstante Funktion und führt durch einsetzen der Gleichung (5) in Gleichung (3) zu:
Figure imgf000008_0001
Die Phasenverschiebung f ändert die Frequenz w des Signals nicht. Die Fou- rier-Transformation von f z führt zu einer einzigen Frequenz, was in der Figur 1 dargestellt ist. Es ist das erwartete Verhalten für ein reflektierendes, nicht be- wegtes Messobjekt.
Die Figur 1 zeigt in der Abbildung a) den Verlauf der Amplituden der phasen- verschobenen Signale y = cos (t) (blau) und y = cos (t + 1) (rot) über die Zeit. Die Abbildung b) zeigt den absoluten Wert der Fourier-Transformation der bei- den Signale. Es ist zu erkennen, dass beide Signale zur gleichen Fourier-Trans- formierten führen.
Wenn sich nun das Messobjekt während eines Sweeps bewegt, ist dessen Po sition nicht mehr konstant, sondern ändert sich auch in Abhängigkeit von der Zeit t.
Der einfachste Fall ist eine lineare Bewegung in axialer Richtung, z(t) wird zu:
Figure imgf000009_0001
in der v die Geschwindigkeit und zo die Anfangsposition ist. Ein erneutes Einfü- gen von (7) und (4) in (3) führt zu:
Figure imgf000009_0002
Der Parameter des Kosinus-Terms besteht nun aus einem quadratischen Teil (links) und w kann als lineare Funktion geschrieben werden w(t) (rechts). Die Phase ist (linear) beschleunigt und die Fourier-Transformation führt nicht mehr zu einer einzelnen Frequenz, sondern zu einem Spektrum von Frequenzen. Da w(t) eine lineare Funktion ist, spricht man von linearem Chirp, der in Figur 2 dargestellt ist.
Die Figur 2a zeigt den Signalverlauf und die Phase für die Funktion
y = cos (t2 + 1). In der Figur 2b ist die Fourier-Transformation von y, als soge- nanntes lineares Chirp abgebildet.
Die Startfrequenz ist gegeben durch w(0) = kizo + kov. Die Endfrequenz ist von der Sweep-Zeit T abhängig und ist gegeben durch: w(T) = kivT + kizo + kov.
Eine Methode zur Rekonstruktion eines gechirpten Signals ist die erneute Line- arisierung mit Remapping.
Ein reales Signal kann mit Hilbert-Transformation in seine analytische Form überführt werden. Dies ist ein komplexes Signal, dessen absoluter Wert das- selbe Signal wiedas ursprüngliche reelle Signal darstellt. Der Vorteil der kom- plexen Form ist, dass die Phase leicht abgeleitet werden kann, mit:
Figure imgf000010_0001
Die extrahierte Phase kann als Remapping-Funktion verwendet werden, was angewendet auf ein in k nicht-lineares Signal, dies relinearisiert. Dieser Algorith- mus kann verwendet werden, wenn die gemessene Probe aus einer einzigen reflektierenden Fläche besteht.
Aufgrund der Periodizität kann„Phase unwrapping“ angewendet werden.
Einer ersten Ausgestaltung entsprechend ist das erfindungsgemäße Verfahren für eine einzelne Reflexion dadurch gekennzeichnet, dass: a) ein gechirptes Signal mit beschleunigender Phase erfasst, b) die Phase dieses Signals durch Durchführen der Hilbert-Transformation extrahiert, c) die extrahierte Phase zur Relinearisierung des Signals verwendet wird und d) sich mit der Relinearisierung durch Remapping ein rekonstruiertes, nicht gechirptes, Signal ergibt.
Hierzu zeigt die Figur 3 den Algorithmus zur Relinearisierung eines Signals für nur eine reflektierende Fläche.
I: Ein gechirptes Signal mit beschleunigter Phase wird erfasst.
II: Die Phase dieses Signals kann durch Ausführen der Hilbert-Transfor- mation extrahiert werden. Es transformiert das reelle Signal in seine analytische Form. Dies ist ein komplexes Signal, dessen absoluter Wert dem reellen entspricht. Danach kann die Phase durch den Winkel zwi- schen Imaginärem und Komplexem Teil extrahiert werden. Aufgrund der Periodizität kann noch„Phase unwrapping“ angewendet werden.
III: Die Phase kann als Remappingfunktion für das Signal verwendet wer- den. Der Wert der Phase kann als Index verwendet werden.
IV: Mit der Relinearisierung wird ein nicht gechirptes Signal erhalten
Wenn das erfasste Signal aufgrund mehrerer reflektierender Flächen nicht nur aus einer einzelnen Frequenz besteht, kann dieser Algorithmus nicht ohne zu- sätzliche Schritte angewendet werden.
Um diese Methode weiterhin anwenden zu können, ist die Kenntnis mindestens eines diskreten Peaks erforderlich. Dann kann der Bereich, der den Chirp für diesen Peak enthält, ausgeschnitten und die Phase extrahiert werden. Die Reli- nearisierung dieses Peaks kann auch auf das gesamte Signal angewendet wer- den, unter der Annahme, dass sich die gesamte Probe mit der gleichen Ge- schwindigkeit bewegt hat.
Um diesen Algorithmus zu verwenden, muss die gemessene Probe aus min- destens einer diskreten Reflexion bestehen, dessen Chirp von einer anderen Reflexion unterschieden werden kann.
Wenn dieser Chirp bereits mit anderen Strukturen überlagert ist, kann er nicht extrahiert werden.
Einer zweiten Ausgestaltung entsprechend ist das erfindungsgemäße Verfahren für mehrere Reflexionen dadurch gekennzeichnet, dass: a) ein aus zwei oder mehreren Reflexionen mit gleicher Geschwindigkeit bestehendes Signal erfasst, b) resultiert die erste Reflexion aus einer einzelnen Oberfläche, wird diese für dieses Signal aus dem Rest des Signals ausgeschnitten, einer Fou- rier-Transformation unterzogen, das Signal erneut zurück transformiert und dessen Phase extrahiert, c) die extrahierte Phase zur Relinearisierung des gesamten ursprüngli- chen Signals verwendet wird und d) sich mit der Relinearisierung durch Remapping ein rekonstruiertes, nicht gechirptes Signal ergibt
Hierzu zeigt die Figur 4 den Algorithmus zur Relinearisierung eines Signals mit Mehrfachreflexionen.
I: Das Signal besteht aus zwei (meist mehreren) Reflexionen, alle mit der gleichen Geschwindigkeit. II: Für eine weitere Rekonstruktion wird das Wissen über die Struktur be- nötigt. Wenn zum Beispiel die erste Reflexion eine einzelne Oberfläche ist, kann sie für die Relinearisierung verwendet werden. Dazu kann das Signal Fourier-transformiert werden, und der erste Chirp kann aus dem Rest des Signals ausgeschnitten werden. Danach muss das Signal er- neut zurücktransformiert werden. Dieses Signal wird komplex sein, so dass die Phase direkt extrahiert werden kann.
III: Mit dieser Phase kann das gesamte ursprüngliche Signal linearisiert werden.
IV: Eine rekonstruierte Struktur wird erhalten.
Einer dritten Ausgestaltung entsprechend erfolgt die Kompensation erfindungs- gemäß mittels„Fractional-Fourier-Transformation“ (FRFT).
Die Verwendung einer„Fractional Fourier-Transformation“ (FRFT) stellt eine weitere Methode zur Rekonstruktion eines gechirpten Signals dar.
Die„Fractional-Fourier-Transformation“ (FRFT), als eine Verallgemeinerung der klassischen Fourier-Transformation ist die Faltung einer Fourier-Standardtrans- formation und eine Rotation in der Frequenz/Zeit-Domäne um den Winkel a.
Figure imgf000013_0001
in der x (t) die ursprüngliche Funktion ist und die Rotation darstellt. Die
Figure imgf000013_0003
Transformation erfolgt Die Rotation kann geschrieben werden als:
Figure imgf000013_0002
Figure imgf000014_0001
Folglich wird für a als ein Vielfaches von 2p die FRFT der Einheitsoperator und für a +p als ein Vielfaches von 2p wird die Funktion gespiegelt.
Figure imgf000014_0003
reduziert sich die Exponentialfunktion in (10) auf eJut und eingefügt in (9) zur Definition der Fourier-Transformation:
Figure imgf000014_0004
Für beliebige Winkel addiert Gleichung (10) eine quadratische Komponente zur Transformation. Wie zuvor in Gleichung (8) beschrieben, führt eine quadrati- sche Komponente zu einem linearen Chirp.
Dieser Algorithmus zur Überführung der Transformation in einen linearen Chirp wird in Figur 5 dargestellt. Einem Signal mit einer einzigen Frequenz wird ein quadratischer Teil hinzugefügt (linke Abbildung). Die rechte Abbildung zeigt die Spektren der beiden daraus resultierenden Funktionen.
Daher führt die FRFT eines Signals mit einer einzelnen Frequenz zu einem Chirp im Frequenzbereich. Andererseits kann ein gechirptes Signal zu einem einzigen Peak zurücktransformiert werden.
Einige grundlegende Eigenschaften von FRFT:
• X0 = l, ist der Identitätsoperator,
• ist die übliche Fourier-Transformation,
Figure imgf000014_0002
• Cp = P, ist der Paritätsoperator,
Figure imgf000015_0006
ist die gespiegelte Fourier-Transformation
Figure imgf000015_0007
Figure imgf000015_0008
für beliebige ganze Zahlen n und n' und
Indexadditivität.
Figure imgf000015_0009
Eine weitere wichtige Eigenschaft von FRFT ist, dass sie den Satz von Parseval erfüllt:
Figure imgf000015_0005
wobei Fa (u) und Ga* (u) die Fractional-Fourier-Transformationen von f(t) und g* (t) sind. Wenn f(t) = g (t), wird Gleichung (12) zu:
Figure imgf000015_0004
Es zeigt, dass das Integral (im diskreten Fall: dessen Summe) des Quadrats ei- ner Funktion gleich dem Integral des Quadrats seiner Transformation ist, sogar unter verschiedenen Winkeln (a).
Eine lineare Bewegung kann mit konstanter Geschwindigkeit beschrieben wer- den:
Figure imgf000015_0003
Wie bereits in Gleichung (8) beschrieben, führt dies zu einer Intensität proporti- onal zu:
Figure imgf000015_0002
Zusammen mit der Rotation der FRFT wird der Integrand zu: (14)
Figure imgf000015_0001
Figure imgf000016_0001
Man sieht, dass für:
Figure imgf000016_0002
der quadratische Teil zu Null wird und das Signal durch eine einzige Frequenz beschrieben werden kann.
Fractional-Fourier-T ransformation ist in der Lage, ein lineares Chirp unter einem bestimmten Winkel zu entchirpen. Im Falle der Augenlängenmessung ist die Geschwindigkeit, die das Ausmaß des Chirping bestimmt, nicht bekannt. Um diese Information zu erhalten, kann ein Minimierungsalgorithmus angewandt werden. Da es einen Freiheitsgrad (q) gibt, muss eine Variable für die Minimie- rung bestimmt werden.
Da die FRFT den Satz von Parseval erfüllt, besteht eine Möglichkeit darin, die Höhe eines Peaks (absoluter Wert; Intensität) im Frequenzbereich zu messen. Wie bereits in Figur 5 gezeigt, führt Chirping zu einem verminderten Maximum. Daher ist das Signal mit dem höchsten Maximum das am wenigsten gechirpte Signal. Der Algorithmus berechnet die FRFT des gemessenen Signals für eine bestimmte Anzahl von Winkeln und prüft das Maximum des Signals. Bei dem Signal mit dem höchsten Maximum muss es sich um das am wenigsten ge- chirpte handeln.
Das Suchintervall des Maximums sollte sorgfältig gewählt und auf die Stellen eingestellt werden, an denen die Signale für die Hornhaut und/oder die Retina erwartet werden.
Im Detail erfolgt die erfindungsgemäße Kompensation für eine einzelne Refle- xion mittels Fractional-Fourier-Transformation (FRFT) dadurch, dass a) der freie Parameter (Winkel) der FRFT iterativ verändert wird, bis eine Gütefunktion ihren maximalen Wert erreicht, b) für eine bestimmte Anzahl von Winkeln die FRFT des gemessenen Sig- nals berechnet, c) der Parameter mit dem maximalen Signalwert nach FRFT bestimmt, d) diese für die Relinearisierung des gesamten Originalsignals verwendet wird und e) sich mit der Relinearisierung durch Remapping rekonstruierte, nicht ge- chirpte Signale ergeben.
Hierbei ist es vorteilhaft, wenn die Gütefunktion der über die Messtiefe sum- mierten Signalanteile über einem definierten Schwellwert liegt.
Es ist weiterhin vorteilhaft den freien Parameter auf zu erwartende axiale Ge- schwindigkeiten einzuschränken.
Insbesondere können durch Signalkorrelation mit definierten gechirpten Refe- renzsignalen auch nicht-lineare Chirps korrigiert werden, wobei für die Lineari- sierung der Signalphase das Referenzsignal verwendet wird, welches die maxi- male Korrelation ergibt
Erfindungsgemäß kann die Linearisierung und Rekonstruktion des Signals über Machine- oder Deep-Leaming-Algorithmen durchgeführt werden.
Hierzu zeigt die Figur 6 den Algorithmus zur Relinearisierung eines Signals mit einer einzelnen Reflexion.
I: Ein gechirptes Signal mit beschleunigter Phase wird erfasst II: FRFTs mit einem bestimmten Winkelbereich werden durchgeführt und die Höhe des Peaks gemessen.
III: Der Winkel, der zum höchsten Wert führt, wird als das am wenigsten gechirpte und daher das beste rekonstruierte Signal bestimmt.
Im Folgenden werden weitere vorteilhafte Ausgestaltung des erfindungsgemä- ßen Verfahrens beschrieben, die die erfassten Messsignale, insbesondere die dafür verwendeten, auf der optischen Kohärenzinterferometrie basierenden Messsysteme betreffen.
Vorzugsweise stammen die Messsignale von langsam durchgestimmten Swept- Source-Systemen, die über Durchstimmfrequenzen <2kHz, insbesondere <100Hz verfügen.
Die Messsignale stammen insbesondere von OCT-Systemen die über Kohä- renzlängen des durchstimmbaren Lasers von 10 mm bis 1000 m, insbesondere 20 bis 100 mm verfügen.
Der durchstimmbare Laser des verwendeten OCT-Systems sollte über einen Sweep-Bereich zwischen 1 bis 100 nm, insbesondere 2 bis 20 nm und über eine Zentralwellenlänge zwischen 700 bis 1400 nm, insbesondere eine Zentral- wellenlänge um 780, 830, 1050 oder 1300 nm verfügen.
Eine besonders vorteilhafte Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens ist darin zu sehen, dass sich die Augenlänge aus zeitlichen M-Scans ermittelt lässt, wozu eine zweidimensionale Signaldarstellung, mit Tiefenkoordinate und Zeitkoordinate erforderlich ist.
Für eine solche 2-dimensionale Darstellung werden die Tiefenscans, welche die lokalen Reflektivitäten entlang der Tiefenachse zeigen aneinandergelegt. Ein Peak, z.B. von der Homhautvorderfläche, ist dann im 2D Bild als Linie erkenn- bar, wobei die Helligkeit der Linie zum OCT Signal proportional ist. Der zweite relevante Peak ist das Signal von der Netzhaut. Hier kann es zu Tiefenpositi- onsänderungen kommen, wenn z.B. in der Nähe der Fovea centralis gemessen wird, oder wenn die Nervenfaserschichte das Signal von der Netzhaut an Stelle des Pigment Epitheliums dominiert. Solche Änderungen können sehr einfach in einer 2-dimensionalen Darstellung erfasst werden, bzw. kann auch festgestellt werden, woher das dominante Signal der Netzhaut tatsächlich stammt. Man kann diese 2-D Darstellung auch als Selbst-scannendes OCT benennen, wobei die Bewegung des Messstrahls auf der Netzhaut durch die meist unwillkürlichen Bewegungen des gemessenen Subjekts selbst entsteht.
Weiterhin können in einer 2-D Darstellung auch intuitiv axiale Positionen von Struktursignalen intra- bzw. extrapoliert werden, falls sie in einem oder mehre- ren Tiefenscans durch schlechte Detektion des rückgestreuten Lichtes oder Speckle-effekte abgeschwächt oder verloren werden. Falls genügend Tiefen- scans aufgenommen werden, sind genügend Referenzsignale zur Intra- oder Extrapolation enthalten. Im Weiteren ist es möglich grafisch eine mittlere Dis- tanz zwischen verschiedenen Struktursignalen zu ermitteln, z.B. durch Regres- sion.
In Bezug auf die Quelle werden folgende Ausgestaltungen vorgeschlagen um das Verfahren zu optimieren.
So können von der Quelle beispielsweise nur randomisierte spektrale Punkte angefahren werden (die Anzahl der Samplingpunkte ist dabei geringer, als die Zahl entsprechend des Nyquist Abtasttheorems), wobei die Signalrekonstruk- tion dann iterativ mittels mehrerer aufgenommener Interferenzsignale erfolgt. Der Vorteil ist hier die schnelle Aufnahme mittels weniger Punkte und die Ver- meidung oder Reduktion von Bewegungsartefakten. Die Rekonstruktion kann dann über z.B. bekannte Verfahren wie dem Allebach-Algorithmus erfol- gen*. (siehe z.B. K. D. Sauer, Allebach, IEEE Trans. CAS-34/12 (1987)). Obiger Ansatz funktioniert auch mit definierten (nicht randomisierten) Sätzen von spektralen Punkten. Oder es werden von der Quelle nur Teile des Spekt- rums durchgestimmt, wobei die Signalrekonstruktion dann im Post-Processing erfolgt. Die spektralen Teile führen in der Regel zu axialen Scans mit geringer axialer Auflösung. Die Kombination mehrerer Scans mit verschiedenen Teilbe- reichen erlaubt dann die ursprüngliche axiale Auflösung wiederherzustellen. Wie vorher hilft das Aufnehmen von einem spektralen Teilbereich die Messzeit zu verkürzen und Bewegungsartefakte zu vermeiden.
Im Folgenden werden weitere vorteilhafte Ausgestaltungen des vorgeschlage- nen Verfahrens in Bezug auf die Kompensation axialer, lateraler und weiterer Bewegungsartefakte beschrieben.
Vorzugsweise kann die Bewegungskorrektur aus zeitlichen M-Scans im opti- schen Frequenzbereich errechnet werden, wozu eine zweidimensionale Signal- darstellung, mit Spektralkoordinate und Zeitkoordinate erforderlich ist
Es ist aber auch möglich, die laterale Bewegungskorrektur durch Signalrekon- struktion über Teilspektren zu berechnen.
Eine laterale Bewegungskorrektur kann erfindungsgemäß durch synchrone Auf- nahme und Vergleich von Tiefenscans zweier lateral versetzter Strahlen erfolgt.
Erfindungsgemäß kann die die allgemeine Bewegungs- und Signalkorrektur ebenfalls durch„Machine Leaming“ Algorithmen erfolgen. Hierzu können ent- weder tatsächliche Daten mit Bewegungsartefakten und deren Korrektur zum Training von Machine Leaming Algorithmen verwendet werden. Oder es wer- den synthetische Daten, welche typische Bewegungsartefakte simulieren, zum Training der Machine Leaming Algorithmen verwendet. Die Figuren 7, 8 und 9 zeigen beispielhaft Fourier-transformierte Spektrum vor der Rekonstruktion (blau) sowie den durch Rekonstruktion mit FRFT daraus er- zeugten Peak (orange) für Messungen eines bewegten Messobjektes. Die Bandbreite vor der Rekonstruktion war ca. 50 nm bei einer Sweep Zeit von 0,05s.
Die Figur 7 zeigt das Ergebnis für ein mit einer Geschwindigkeit von 2mm/s be- wegtes Messobjekt, wobei die Sweep-Zeit von 0,025s betrug.
Die Figur 8 zeigt das Ergebnis für ein mit einer Geschwindigkeit von 0,03mm/s bewegtes Messobjekt, wobei die Sweep-Zeit von 0,05s betrug.
Die Figur 9 zeigt das Ergebnis für ein mit einer Geschwindigkeit von 1mm/s be- wegtes Messobjekt, wobei die Sweep-Zeit von 0,063s betrug. Der Wert a ergibt sich aus:
Figure imgf000021_0001
Mit der erfindungsgemäßen Lösung wird ein Verfahren zur Verfügung gestellt, mit der sich die von bewegten Messobjekten erzeugten Artefakte in Messsigna- len von OCT-Systemen kompensieren lassen. Insbesondere wird dies ohne zu- sätzliche technische Mittel, beispielsweise eines Bewegungs- oder Beschleuni- gungsdetektors erreicht.
Dabei erfolgt die Signalrekonstruktion ohne Zuhilfenahme von zusätzlichen Re- ferenzsignalen bezüglich der Bewegung des Messobjektes nur durch ange- passte Algorithmen.
Insbesondere nutzt das erfindungsgemäße Verfahren Laserdioden, die es er- möglichen kostengünstige biometrische Messsysteme zu bauen, die eine hohe Empfindlichkeit und ausreichende Reproduzierbarkeit gewährleisten.
Das vorgeschlagene Verfahren funktioniert bei Sweep Rates von <1kHz. Somit wird es ermöglicht die optische Biometrie nicht nur in den Industrieländern, sondern selbst in Schwellenländem, wo viele Patienten sehr starke Katarakte haben, zu etablieren.

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur Kompensation der von bewegten Messobjekten erzeugten Artefakte in Messsignalen von Swept-Source-OCT-Systemen, gekenn- zeichnet dadurch, dass die Signalrekonstruktion ohne Zuhilfenahme von zusätzlichen Referenzsignalen bezüglich der Bewegung des Messobjektes nur durch speziell angepasste Algorithmen erfolgt.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , gekennzeichnet dadurch, dass axiale Bewe- gungsartefakte kompensiert werden.
3. Verfahren nach Anspruch 2, gekennzeichnet dadurch, dass die Kompensa- tion mittels Relinearisierung durch Remapping erfolgt.
4. Verfahren nach Anspruch 1 , gekennzeichnet dadurch, dass axiale, laterale und weitere Bewegungsartefakte kompensiert werden.
5. Verfahren nach Anspruch 1 , gekennzeichnet dadurch, dass für eine ein- zelne Reflektion: a) ein gechirptes Signal mit beschleunigter Phase erfasst, b) die Phase dieses Signals durch Durchführen der Hilbert- Transformation extrahiert, c) die extrahierte Phase zur Relinearisierung des Signals
verwendet wird und d) sich mit der Relinearisierung durch Remapping ein
rekonstruiertes, nicht gechirptes Signal ergibt.
6. Verfahren nach Anspruch 1 , gekennzeichnet dadurch, dass für multiple Re- flektionen: a) ein aus zwei oder mehreren Reflexionen mit gleicher
Geschwindigkeit bestehendes Signal erfasst, b) resultiert die erste Reflexion aus einer einzelnen Oberfläche, wird diese für dieses Signal aus dem Rest des Signals ausgeschnitten, einer Fourier-Transformation unterzogen, das Signal erneut zurücktransformiert und dessen Phase extrahiert,
C) die extrahierte Phase zur Relinearisierung des gesamten
ursprünglichen Signals verwendet wird und d) sich mit der Relinearisierung durch Remapping ein
rekonstruiertes, nicht gechirptes Signal ergibt.
7. Verfahren nach Anspruch 1 , gekennzeichnet dadurch, dass die Kompensa- tion mittels Fractional-Fourier-Transformation (FRT) erfolgt.
8. Verfahren nach Anspruch 7, gekennzeichnet dadurch, dass für zwei oder mehrere Reflexionen mit gleicher Geschwindigkeit a) der freie Parameter der FRFT iterativ verändert wird, bis eine
Gütefunktion ihren maximalen Wert erreicht, b) für eine bestimmte Anzahl von Winkeln die FRFT des
gemessenen Signals berechnet, c) der Parameter mit dem maximalen Signalwert nach FRFT
bestimmt, d) diese für die Relinearisierung des gesamte Originalsignal verwendet wird und e) sich mit der Relinearisierung durch Remapping ein
rekonstruiertes, nicht gechirptes Signal ergibt.
9. Verfahren nach Ansprüchen 7 und 8, gekennzeichnet dadurch, dass die Gütefunktion der über die Messtiefe summierten Signalanteile über einem definierten Schwellwert liegt.
10. Verfahren nach Anspruch 8, gekennzeichnet dadurch, dass der freie Para- meter auf zu erwartende axiale Geschwindigkeiten eingeschränkt wird.
11. Verfahren nach Ansprüchen 2 und 8, gekennzeichnet dadurch, dass durch Signalkorrelation mit definierten gechirpten Referenzsignalen auch nicht-li- neare Chirps korrigiert werden, wobei für die Linearisierung der Signal- phase das Referenzsignal verwendet wird, welches die maximale Korrela- tion ergibt.
12. Verfahren nach Ansprüchen 2 und 8, gekennzeichnet dadurch, dass die Li- nearisierung und Rekonstruktion des Signals über Machine- oder Deep- Leaming-Algorithmen durchgeführt wird.
13. Verfahren nach Anspruch 1, gekennzeichnet dadurch, dass die Messsig- nale von langsam durchgestimmten Swept-Source-Systemen stammen, die über Durchstimmfrequenzen < 2 kHz, insbesondere < 100 Hz verfügen.
14. Verfahren nach Anspruch 1, gekennzeichnet dadurch, dass die Messsig- nale von langsam durchgestimmten Swept-Source-Systemen stammen, die über Kohärenzlängen des durchstimmbaren Lasers von 10 mm bis 1000 mm, insbesondere 20 bis 100 mm verfügen.
15. Verfahren nach Anspruch 1, gekennzeichnet dadurch, dass die Messsig- nale von OCT-Systemen stammen, die über einen Sweep-Bereich zwi- schen 1 bis 100 nm, insbesondere 2 bis 20 nm verfügen.
16. Verfahren nach Anspruch 1, gekennzeichnet dadurch, dass die Messsig- nale von OCT-Systemen stammen, deren durchstimmbarer Laser über eine Zentralwellenlänge zwischen 700 bis 1400 nm, insbesondere eine Zentral- wellenlänge um 780, 830, 1050 oder 1300 nm verfügt.
17. Verfahren nach Anspruch 1, gekennzeichnet dadurch, dass die Augenlänge aus zeitlichen M-Scans ermittelt wird, wobei eine zweidimensionale Signal- darstellung, mit Tiefenkoordinate und Zeitkoordinate erfolgt.
18. Verfahren nach Anspruch 17, gekennzeichnet dadurch, dass für eine zwei- dimensionale Signaldarstellung die Tiefenscans, welche die lokalen Reflek- tivitäten entlang der Tiefenachse zeigen, aneinandergelegt werden.
19. Verfahren nach Anspruch 17, gekennzeichnet dadurch, dass für eine
zweidimensionale Signaldarstellung intuitiv axiale Positionen von abge- schwächten oder fehlenden Struktursignalen intra- bzw. extrapoliert wer- den.
20. Verfahren nach Anspruch 19, gekennzeichnet dadurch, dass für die Intra- bzw. Extrapolation von Struktursignalen Referenzsignale anderer Tiefen- scans Verwendung finden.
21. Verfahren nach Anspruch 17, gekennzeichnet dadurch, dass für eine
zweidimensionale Signaldarstellung die mittlere Distanz zwischen verschie- denen Struktursignalen grafisch ermittelt wird.
22. Verfahren nach Anspruch 1, gekennzeichnet dadurch, dass die Quelle ran- domisierte bzw. definierte Sub-sets von spektralen Punkten anfährt und die Signalrekonstruktion iterativ mittels mehrerer aufgenommener Interferenz- signale erfolgt.
23. Verfahren nach Anspruch 1 , gekennzeichnet dadurch, dass die Quelle nur Teile des Spektrums durchstimmt und die Signalrekonstruktion im Post-Pro- cessing erfolgt.
24. Verfahren nach Anspruch 4, gekennzeichnet dadurch, dass die Bewe- gungskorrektur aus zeitlichen M-Scans im optischen Frequenzbereich er- rechnet wird, wobei eine zweidimensionale Signaldarstellung, mit Spektral- koordinate und Zeitkoordinate erfolgt.
25. Verfahren nach Anspruch 4, gekennzeichnet dadurch, dass wobei die late- rale Bewegungskorrektur durch Signalrekonstruktion über Teilspektren er- folgt.
26. Verfahren nach Anspruch 4, gekennzeichnet dadurch, dass die laterale Be- wegungskorrektur durch synchrone Aufnahme und Vergleich von Tiefen- scans zweier lateral versetzter Strahlen erfolgt.
27. Verfahren nach Anspruch 4, gekennzeichnet dadurch, dass die allgemeine Bewegungs- und Signalkorrektur durch Machine-Learning-Algorithmen er- folgt.
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