CN103491857B - 用于改善眼科成像的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

呈现了通过使在眼睛瞳孔上的测量位置与测量结果的质量相关联并基于该质量进一步控制后续测量结果用于改善眼科成像的系统和方法。本发明的各个方面包括通过白内障或其它间质浑浊体获得光学相干断层扫描（OCT）测量结果、使用最小化的倾斜度获得B‑扫描和眼睛中所选择结构的自动化OCT数据采集。还描述了本发明涉及使用角度依赖性层对比度的组织成像和映射眼睛中白内障的尺寸和位置的实施方式。

Description

用于改善眼科成像的系统和方法
优先权
本申请要求于2011年4月27日提交的美国临时专利申请序列号US61/479,788和于2011年9月20日提交的美国临时专利申请序列号US61/536,776的优先权，将其二者通过引用结合于此。
技术领域
本发明的一个或多个实施方式一般涉及改善眼科诊断系统中数据采集的质量。具体而言，本发明的目的在于无需用户干预并在间质浑浊体（media opacities）存在下使寻找拍摄光学相干断层扫描测量结果（opticalcoherence tomography measurement）的最佳位置以及随着采集时间保持该位置以确保获得和维持用于特别类型的测量的最佳信号的过程自动化，使得能够自动地进行测量。本发明也考虑了涉及使用角度依赖性反射率的成像组织的实施方式。
背景技术
在光学相干断层扫描（OCT）成像中，人们致力于获得高图像质量以使得能够可再现并清晰可视化结构和病状以及定量测量眼内的特征和层。通常地使用在瞳孔平面内聚焦光束并使光束通过瞳孔的中心进入而完成眼后部的OCT测量。在理论上，这允许最大可能进入和退出瞳孔，允许最佳收集所述OCT信号以及任何用于对准目的另外的信号。所得到的视网膜图像显示与已在组织学上确定的层相关联的不同反射率信号的条带。通常基于观察到的层间反射率差异进行视网膜组织的分割（segmentation），尽管也可以使用与这些层的预期结构相关的信息。最近已经认识到，眼睛中某些结构的反射率可能依赖于视网膜相对于OCT光束的局部倾斜度。
尽管中央进入点是名义上最优的，但是还存在使用不是中央的进入点的许多原因。在具有间质浑浊体如白内障的受试者中，测量光束不可能充分通过浑浊体。在这种情况下，有时有可能引导测量光束通过不同的进入位置以便避开浑浊体。在其他受试者中，眼睛的形状可能使视网膜组织的图像出现倾斜。瞳孔中不同进入点可能会产生更平坦的图像。由于通常沿A-扫描完成层的测量，较平坦的视网膜可能获得几何误差较少的测量结果。此外，因为许多OCT系统由零延迟进一步降低信号质量，较平坦的视网膜可能具有更好的横跨B-扫描的强度均匀性。最后，眼睛中的一些组织具有依赖于光的入射角的反射率。确保每次访问的平坦视网膜降低越过多次访问的入射角的变化，其降低定向反射率对图像上做出的测定结果可变性的影响。可替代地，具有强定向反射率的组织最佳成像可能需要特定的入射角，其根据几何学需要不同的瞳孔进入位置，或可能在层检测之前甚至需要使用多个入射角（而因此需要多个瞳孔进入位置）进行组合。
在当前的系统中，用户必须手动调整瞳孔进入位置并通过试错法（trial and error method）为特定受试者和成像应用找到“最佳”进入位置。这是一个主观过程，其中操作员不得不检查OCT扫描、眼底图像和虹膜图像以确定产生在OCT信号质量、B-扫描倾斜度和眼底图像质量之间的最佳折衷的对准。虽然这不是目前的实践惯例，但未来的用户可能也希望基于给定层的具体反射率分布曲线进行优化。
当识别出最佳位置时，由于眼睛运动或视线变化，仍然难以维持用于持续扫描的进入位置。在其中扫描通常需要花费几秒钟并且采集致密多维数据集的OCT系统中这种影响是特别重要的。
已做出了各种尝试以增加向操作员和数据采集的自动化方面的反馈以实现尽可能高质量图像。已经描述视网膜跟踪系统（参见例如美国专利公开号US2005/0024586、美国专利号US7480396和US7805009以及2012年3月28日提交的美国专利申请序列号US13/433127，通过引用结合于此）而补偿视网膜成像期间所述视网膜的运动。然而，视网膜跟踪方法通常通过分析主要通过也依赖于通过瞳孔的光学路径的点扫描或线扫描设备获得的眼睛的后面的图像而进行工作。如果所述扫描进入位置不是最佳的，则用于跟踪所述视网膜的图像也会受到影响，如果眼底图像质量明显降低则导致差的跟踪质量或完全跟踪失败。
因此，本发明的一个目的在于解决如上所述的一些限制。具体而言，本发明的目的在于使寻找获取OCT测量结果的最佳位置以及在采集时间内维持该位置的方法自动化以确保获得和保持最佳信号，使得自动地进行测量而无需用户干预。本发明进一步使得可能具有一组对眼中不同结构进行优化的扫描模式并允许所述系统自动将所述光束置于每个扫描模式的最佳角度。也能够组合来自通过瞳孔的多重位置进行的扫描的信息以产生眼睛的全面视图。本发明进一步使得可能确保在未来访问上采集的扫描是使用相同的瞳孔进入位置采集的，降低瞳孔进入位置的可变性对图像质量的可变性或定量测量结果可变性的任何影响。
发明内容
本文所描述的本发明涉及使用新的采集策略改善眼睛内不同结构的可视化的系统和方法。本发明解决了上文所描述的问题，并包括能够甚至对于具有间质浑浊体的受试者完全自动化数据采集过程同时也有助于改善眼科图像质量的方法。本发明进一步的方面是提出一些方法以使对于依据解剖学的眼中具体结构的数据采集最优化。本文也描述了涉及使用角度依赖性层对比度成像组织和映射眼睛中白内障的尺寸和位置的本发明实施方式。
本发明的一个方面与特定OCT测量结果相关的瞳孔位置于测量结果的质量相关。这种相关具有许多潜在的应用，包括以下详细描述的三个方面：通过白内障和其它间质浑浊体的成像、建立自动化的扫描算法以成像眼内特定位置和获得低倾斜度的B-扫描。本领域技术人员将容易地理解，本发明的基本组件将具有将落入本发明的范围内的其它可能的实施方式。
在图1中图示说明本文中所述的瞳孔跟踪系统的主要组件并在此简要讨论。系统包括获取眼睛103的部分的图像的成像系统101、识别所述图像中的特征的处理单元（瞳孔检测单元104）、随时间按照（x，y，z）跟随眼睛位置的系统（瞳孔位置跟踪105）、测量单元102和确定优化的测量位置的测量结果质量确定单元106。假设测量系统和成像系统经过校准而使它们之间的关系已知。在优选的实施方式中，眼睛的前部被成图，特征是瞳孔，并且使用系列图像跟踪眼睛的位置。优选实施方式的测量系统是光学相干断层扫描（OCT）。应该理解，其它系统或系统组合都能够落入本发明的范围内。能够自动地实施或经由仪器操作员的输入而实施本文中所述的系统和方法。
本发明第一个方面是在白内障和其它间质浑浊体存在下由眼科测量设备获取最佳信号。作为第一步，采集包括眼睛瞳孔的图像。接着，分割瞳孔的边界。使用瞳孔的分割，有可能引导测量光束通过瞳孔上不同的点。可以分析所获得的信号以寻找瞳孔上的最佳位置来完成测量。这能够通过审视返回的测量信号的特征（如返回的OCT的A-扫描的强度或质量）而实现。一旦确定最佳位置，瞳孔位置跟踪会将测量光束位置维持于瞳孔上特定位置处从而甚至在视线运动或变化的存在下采集最佳测量信号。这能够使用任何类型的瞳孔分割和视线跟踪来完成。虽然这个实施方式涉及基于测量结果数据的质量选择具体的瞳孔进入位置，但是这种方法能够被一般化而维持包括瞳孔中心、用户选定的瞳孔位置或与预先扫描相同的瞳孔位置的任何测量光束位置。
本发明的进一步的方面是将B-扫描的倾斜度用作瞳孔上不同位置的系列测量结果的质量度量。在如此而为时，在OCT测量期间可以选择并跟踪具有最低倾斜度的瞳孔位置。
本发明的另一个方面是基于需要其测量结果的特定结构来控制测量光束的角度的能力。通过改变测量光束在瞳孔上的位置，有可能使测量束以不同角度达到光学轴，从而使所述测量束垂直于眼中的不同结构。这将导致对测量光束相对于表面取向敏感的不同结构的更佳可视化。瞳孔位置跟踪单元容许跟踪患者的运动并因此可靠地获得不同角度下的扫描。另外因为瞳孔位置的跟踪，对此系统将有可能保持不同角度的跟踪，使用其获得图像并潜在地构建包含来自不同扫描的信息的复合图像。
附图说明
图1示出本发明瞳孔跟踪系统的框图。
图2是可以在本发明中使用的眼睛前部的图像。
图3示出在本发明不同实施方式中能够用于采集测量数据的SD-OCT系统的基本组件。
图4示出眼睛的图像中瞳孔的分割。
图5示出适用于本发明的一个扫描模式。
图6示出适用于本发明的可替代的扫描模式。
图7图示说明如何使用本发明以在眼睛的瞳孔的移动的存在下保持眼科诊断系统的位置。
图8图示说明了瞳孔收缩如何能够导致随着时间推移在相同位置处采集图像方面的问题。
图9示出处理瞳孔收缩的问题同时试图在眼睛的后续测量中保持相同的瞳孔进入位置的方法。
图10示出处理瞳孔收缩的问题同时试图在眼睛的后续测量中保持相同的瞳孔进入位置的可替代的方法。
图11图示说明瞳孔进入位置可以如何影响在每一位置处采集的所得到的B-扫描中的视网膜倾斜度。
图12图示说明图11中的图像的分割可以如何用于产生适用于表征数据中所述倾斜度的二元蒙片（掩膜，mask）。
图13（a）和图13（b）示出当以不同入射角度进行两次B-扫描时可以产生的角度依赖性层对比差异。
图14示出测量系统如何能够相对于眼睛患者进行平移（translate）以完成不同测量和因此完成不同的入射角度成像。
图15示出比较以不同入射角度拍摄的B-扫描强度的一种方式。
图16示出通过从一个强度减去另一个强度来比较以不同入射角度拍摄的B-扫描强度的可替代方式。
图17示出通过从一个图像减去另一个图像来比较以不同入射角度拍摄的B-扫描强度的另一可替代方式。
图18示出以与在图17中相反的顺序从一个图像减去另一个图像来比较以不同入射角度拍摄的B-扫描强度的另一可替代方式。
图19图示说明可以如何利用本发明的实施方式来使眼部浑浊可视化。
具体实施方式
本文中所述的本发明涉及通过将眼睛瞳孔上的测量位置与测量结果的质量关联并基于质量进一步控制后续测量结果来改善眼科成像。这在眼科成像领域中具有几种重要的应用，包括通过白内障或其它间质浑浊体成像、使用最小化的倾斜度获得B-扫描和眼内选定结构的自动化数据采集。本发明能够导致显著更好的数据采集以及对于操作员的改善的使用方便性。每种应用将在下面详细描述。
虽然本文中所描述的本发明适用于任何需要向眼内发送测量信号并记录结果的眼科诊断设备，但是本文中优选的实施方式将集中于光学相干断层扫描（OCT）的领域。OCT是基于间质中光的反向散射或反射率的非介入性、体内成像技术。在眼科检查中OCT特别有价值，其中由OCT设备产生的光束通过瞳孔扫描眼睛并且图像形成过程记录在每一位置处光的反向散射曲线。反向散射光的强度是组织和组织边界的散射特性的指示，并且随着光束扫过视域（FOV）形成灰度级横截面图像。OCT成像具有显著先进的眼科诊断能力并且也使得更好地了解眼部解剖学。它是常规眼科实践的确定的基础。
图1图示说明了总结本发明的方框图。将在下面详细描述每个组件。
成像系统
在本发明的所述优选实施方式中，成像系统101负责获得眼睛103的前部的图像。在该图像中可见眼睛的前部的结构如角膜、瞳孔和虹膜。能够根据应用而改变此图像的视域，但应该具有足够的视域而以最低限度地成像上述结构。图2示出适用于本发明的眼睛前部的实例图。该图像示出瞳孔201和虹膜202。角膜是覆盖性透明结构。为简单起见在说明书的其余部分中，通过成像系统获得的眼睛前部的这些类型的图像将被称为“虹膜图像”。
在本发明的另一个实施方式中，成像系统也可以具有能够增加来自图像中可见的眼睛前部的反射的可见光或红外照明器。可以分割反射的位置并用于确定眼睛的注视点。在本发明其它实施方式中，成像系统也能够用于获取眼睛后部的图像。这些图像可以用于例如跟踪视网膜并补偿运动。
测量系统
测量系统102负责获取所关注的测量结果。“测量结果”并不需要是量化值并且可以简单地是图像，但将术语测量结果用于区别先前所述的成像系统。
可以在受试者眼中包括前部和后部的不同位置完成测量。本发明同样能够由本技术领域的技术人员等同地应用于各种测量系统。测量系统将空间地与成像系统对准；即，将通过校准程序完善地建立成像系统的图像坐标与测量系统的图像坐标之间的关系。测量系统也可以及时地同步至成像系统。对于本文中所描述的优选实施方式，测量系统是OCT系统。以下参照图3讨论OCT系统的基本布置。可以配置OCT系统以使用通过瞳孔进入的OCT光束获取后极的图像。可以配置OCT系统以使用相对于瞳孔位置放置的OCT光束获取前段（前部分，anterior segment）的图像。可以通过增加外部镜头、内部透镜或从后部成像配置结构中移除镜头而激活前段的配置结构。
已经开发OCT的若干实施方式，包括时域（TD-OCT）和频域（谱域（SD-OCT）和扫频源（SS-OCT））。图3示出光谱仪类SD-OCT系统的基本框图。光源300提供宽带宽光至光纤301的短长度并至光纤耦合器302的输入端口，其将入射光束分开进入干涉仪的两个臂。这两个臂各自具有将分开的光束从纤维耦合器302分别引导至患者眼睛305和参考反射器306的光纤303和304的一部分。对于样品臂和参考臂二者，在每根纤维的端部处，可以存在包括校准或聚集或扫描光束的光学元件的模块。通过采样臂和参考臂的相同光学路径引导回从样品305和参考反射器306返回的光波并在光纤耦合器302中组合。一部分组合光束通过光学纤维307的一部分从光纤耦合器302引导至光谱仪308。在光谱仪内，由光栅309分散光束并聚焦在检测器阵列310上。所采集的数据被发送至处理器311并且所得的处理后的数据可以显示于显示器312上或存储在存储器中用于将来参考和处理。
虽然图3的系统包括反射参考臂，本领域技术人员将会领会，也能够在其合适之处使用透射参考臂。
来自样本和参考臂的返回的光波之间的干扰导致组合光的强度越过频谱发生变化。干涉光谱的傅立叶变换显示在不同路径长度处散射强度的分布，而因此作为在样品中深度的函数散射（参见，例如，Leitgeb et al.，"Ultrahigh resolution Fourier domain optical coherence tomography,"OpticsExpress12(10):21562004）。将作为在样品中深度的函数的散射分布称为轴向扫描（A-扫描或A-线）。样本中相邻位置测量的一组A-扫描产生样本的横截面图像（断层或B-扫描）。注意，可调谐激光类扫频源OCT的工作原理非常类似于基于光谱仪的谱域OCT系统（参见例如，Choma et al."Sensitivity advantage of swept source and Fourier domain optical coherencetomography."Optics Express11(18)：2183-21892003），因此用于获得三维图像数据集的谱域OCT系统也可以是扫频源OCT系统或任何类型的OCT系统。
瞳孔检测模块
瞳孔检测系统104检测由成像系统采集的虹膜图像中瞳孔的位置。已经提出许多方法从眼睛图像分割出瞳孔（例如，参见，Wen-Hung L.et al."Robust Pupil Detection for Gaze-Based User Interface"International IUI2010Workshop on Eye Gaze in Intelligent Human Machine Interaction或Zhuet al."Robust Pupil Detection using a Curvature Algorithm"ComputerMethods and Programs in Biomedicine59：145-1571999或Li et al."Starburst：A hybrid algorithm for video-based eye tracking combiningfeature-based and model-based approaches"Vision for Human-ComputerInteraction Workshop2005）。在本发明的一个实施方式中，使用可见光照射眼睛而因此使瞳孔相对于在采集的图像中相对较亮的虹膜区域看起来很暗。可以通过使用基于强度的分割如聚类和连接的组件首先寻找图像中的暗斑而分割暗的瞳孔。在此步骤之后，算法可以优化所检测到的色斑的边缘并最后将样式适配至边界点。样式可以是简单的圆或椭圆。
有可能采用可靠的方法将所选择的样式适配至边界点从而使得分割非常精确。本发明的目的并非在于提出新的瞳孔分割法，而是提出使用这种分割信息的新颖方式。那些本领域技术人员能够想到使用任何在文献中描述的用于获得瞳孔的分割的许多算法。分割实际上为我们提供了瞳孔中心的坐标以及在任何给定点处的瞳孔边缘的信息。图4示出分割的实例，其中瞳孔401的分割重叠于原始虹膜图像402上。
瞳孔位置跟踪模块
瞳孔位置跟踪模块105在横向（x和y）和轴向（z）的方向上理想地跟踪瞳孔位置。在一个实施方式中，这通过比较由成像系统采集的多个虹膜图像中的瞳孔位置在x和y上跟踪移动的瞳孔位置完成。然后，这些信息可以传回至测量系统以重新定位仪器或患者来补偿位置变化。另一种实施方式将是视线跟踪系统，其组合了瞳孔分割和在患者眼睛上适当放置的可见或红外照明器产生的一种或多种角膜反射的分割。这些照明器可以是成像系统的一部分，并能够与图像采集同步或异步。本发明进一步的实施方式可以是将瞳孔跟踪模块与视网膜跟踪模块组合，其能够非常精确地确定注视（固定，fixation）。这提供了对患者视线的更精确的确定。这些组合的跟踪结果能够传递至所述测量模块以进一步改善数据采集。
优化的测量位置确定
通常，通过将测量光束引导通过瞳孔中心完成OCT测量，如在美国专利公开号US2007/0291277所描述的，通过引用结合于此。在这种情况下，虹膜观测仪用于辅助OCT处理光束的手动定位。白内障可能位于瞳孔中心来降低该点处进行的OCT测量的质量。本文中所描述的本发明一个关键方面是使用不同的瞳孔进入位置给出不同测量结果信号的事实并因此有可能通过不同进入位置采样而找到最佳瞳孔进入位置。由于瞳孔分割是可利用的，这能够经由优化的测量位置确定模块106自动且有效地完成。
考虑在图5中所示出的进入位置的采样模式。该图示出横向（x和y）延伸横穿眼睛瞳孔501的瞳孔进入位置503的均匀网格。让我们将这些瞳孔进入位置的每一个表示为PEi，其中i对应于这些位置的索引。对于每个瞳孔进入位置，我们也可以记录测量信号。将相应的测量信号表示为Mi。
现在能够通过对测量信号限定最优条件来确定最佳瞳孔进入位置。
PE * = Max i { Q ( M i ) } ,
其中Q（.）是对任何类型的结果信号能够进行定义的质量函数。换句话说，最佳瞳孔进入位置是提供最佳测量信号的瞳孔进入位置。在图5中所示出的实例中用箭头502指示最佳位置。通过选择质量函数Q（.）定义“最佳”的定义。这种框架是一般性的，并因此能够用于任何类型的测量信号。例如，如果测量系统是FD-OCT系统，则每个测量信号将是A-线。
对于使用A-线作为测量信号的OCT系统，质量函数可以定义为信噪比（SNR）。
O(Mi)＝SNR(Mi)
可以基于非常粗糙地使A-线分割成信号分量和噪声分量的信号而计算SNR。SNR可以被定义为：
其中函数平均()是求平均的函数，Mi 信号是测量信号中有用的数据而Mi 噪声是测量信号的噪声部分。σ（Mi 噪声）是噪声的标准偏差。
这仅仅是本发明的一个实施方式而本领域技术人员能够定义适合于应用的质量函数和正在考虑的测量信号的类型。
此外，没有必要使所用的采样模式是均匀网格。在图6中示出另一种可能性，沿同心环扫描模式601获取系列测量结果。应该指出的是图5和图6仅仅显示代表性的扫描模式，而本发明适用于任何采样模式。
一旦确定最优瞳孔进入位置，测量系统能够利用所需的瞳孔进入位置采集数据。瞳孔位置跟踪系统104随后能够开始用于跟踪瞳孔的位置并由此保持瞳孔进入位置处于最佳位置处。这个位置能够保持单次测量期、贯穿整个单次访问或能够被调用用于在重复的或继续访问之时精确定位测量光束。
图7图示说明了如何随时间推移而保持瞳孔上测量光束的进入点。左边的图像示出眼睛的初始位置并且用箭头701指示确定的“最佳”瞳孔进入位置。右边的图像示出患者视线如何游离不定，因此瞳孔随着时间而移动（瞳孔移动至相对于眼睛中心的右侧）。然而，瞳孔位置跟踪确保在最佳瞳孔进入位置702上获得锁定并采集数据。
尽管本节中描述的方法都集中于基于所述测量结果数据的质量选择具体的测量光束位置，但是基本概念可以被一般化以随时间或越过多次访问保持任何测量光束位置。这可以是瞳孔的中心或由用户在瞳孔上选择的位置。此外，能够检查系统以确保用户选择的点位于瞳孔边界之内以减少如果光束宽度部分地或完全地被虹膜阻挡时将会发生的晕影。
当尝试通过瞳孔的相同位置成像时的一个可能的问题是由于虹膜由此调节不同光照和外部条件的调节作用而导致瞳孔本能地改变尺寸。在这种情况下，可能需要调节所跟踪的位置以确保仍可能测量。例如，考虑到在图8中所示出的情况，其中瞳孔在两个时间t1（左）和t2（右）之间收缩。在这种情况下，如果保持原始瞳孔位置801，由于位置802存在于收缩的瞳孔803的边界之外而导致不能记录测量信号。在类似这种的情况下，存在三个选项——第一个是等到瞳孔扩张而使之能够保持相同的进入位置。
在处理瞳孔收缩的第二个选项中，能够如在图9所图示说明的关于瞳孔中心缩放最优瞳孔进入位置。假设时间t1时（左图）最佳瞳孔进入位置901处于距离所述瞳孔中心距离d1处并与水平成角度θ。使在那个特定的角度下的瞳孔半径为R1。现在我们认为在时间t2时（右图）瞳孔已经收缩并且沿着相同的角度的新半径为R2。假设瞳孔围绕中心均匀收缩，则可以如下寻找新的最优位置902：
d 2 = d 1 R 1 R 2 .
此处假设对于新的最佳进入位置角度θ保持不变。
在图10中图示说明处理这个问题的第三个选项，用于在时间t1时初始瞳孔进入位置1001。在时间t2时，可能沿着由从偏离水平的角度θ限定的线搜索并寻找距离原位置最近的并且其位于瞳孔新边界之内的点1002。
降低的倾斜度测量
瞳孔的进入点与OCT光束在视网膜上的入射角相关，并且因此，进入点与在所采集图像中视网膜的表观倾斜度相关。虽然对于许多受试者而言，通过经过中心进入瞳孔获得最平坦的采集的图像，但是一些眼睛的解剖学结构使得可能无法在瞳孔的中心处获得平坦的OCT B-扫描，而是在稍微偏离中心的位置处获得。可以建立质量度量以获取尽可能平坦（最小倾斜度）的OCT B-扫描。由于OCT信号的灵敏度基于组织在z坐标上的位置而不同，因此非常需要使所有组织在相同深度或尽可能平坦地被成像。如将要在下面详细描述的，OCT的另一性质是由于成像结构的不同结构的定向反射率导致的信号变化。平坦扫描将确保OCT光束的入射方向在整个扫描中近似均匀并从而能够在由不同结构的反射之间进行更好的比较。
由此可见，能够通过改变瞳孔进入位置而改变B-扫描的倾斜度（参见，例如，Lujan，et al."Revealing Henle's Fiber Layer using Spectral DomainOptical Coherence Tomography"Investigative Ophthalmology&VisualScience52(3）March20111486-1492）。图示说明倾斜度影响的图11示出通过视网膜的相同位置而位于不同瞳孔进入位置的B-扫描。图11（a）示出在瞳孔上采集图11（b）中OCT图像的位置。该眼睛的解剖结构导致了所获得的OCT B-扫描。我们能够注意到朝向B-扫描右侧的更明亮的信号，这与由于处于较低z-位置而具有较低信号的B-扫描左侧相比处于较高的z-位置。请注意，这是在大多数OCT系统中所见的现象。信号强度随着离开零延迟的距离增加而降低。在示出的实例中，零延迟位于B-扫描的顶部，因此预期信号在顶部（较高的z-位置）较佳而朝底部（较低的z位置）衰减（roll-off）。这种现象是为什么期望以尽可能降低的倾斜度获得扫描以使A-扫描在信号特性方面均匀的另一个原因。如在图11（c）和（d）中所示出的有可能通过调节瞳孔进入位置1102在相同的区域上获得具有降低倾斜度的B-扫描。横跨在图11（d）中所示出的所得到的B-扫描的强度比在图11（b）中倾斜的B-扫描更加均匀。
为了找到这种情况下的最佳瞳孔进入位置，将测量信号定义为从相同的瞳孔进入位置采集的单重（或多重）B-扫描。随后这些B-扫描可以被快速地分割以确定B-扫描中的倾斜度。倾斜度将用作质量度量并且随后可以选择使倾斜度最小化的位置作为用于成像的最佳位置。
确定倾斜度的一个实施方式是使用视网膜色素上皮层（RPE）的近似分割，其通常是B-扫描中最亮的层。确定此种情况的一种方法是在平滑减噪之后沿着每个A-扫描寻找最亮信号。随后使用一条线拟合B-扫描中的不同分割点以确定B-扫描的一般倾斜度。
在另一个实施方式中，可以基于计算沿扫描方向（y梯度）的强度变化并随后使它们阈值化，创建二进制图像完成所关注结构的分割。然后可以处理二进制图像以通过将线拟合（配合，fit）至组织而获取倾斜度-角，如拟合至亦或组织的下边界或上边界或拟合至两个位置的组合，如组织的中心。图12示出通过分割在图11（b）和图11（d）中所示出的B-扫描获得的二元蒙片。
一旦确定B-扫描的倾斜度，可以选择给出B-扫描的所需倾斜度的最佳瞳孔进入位置作为要使用的瞳孔进入位置。需要注意的是，视线跟踪系统的视网膜跟踪部分能够有助于在所述视网膜的相同区域上采集B-扫描而不考虑瞳孔进入位置。因此，在本发明中所描述的方法与在于2012年3月28日提交的共同拥有的未决美国专利申请序列号US13/433,127中描述的视网膜跟踪系统类型的组合，使得用户能够在离开视网膜的特定点处采集数据而同时利用所关注应用的最佳瞳孔进入位置的优势。
寻找对于使不同结构成像的最佳瞳孔进入位置
使用OCT系统，本发明中所描述的方法也可以被扩展至潜在地更好地可视化视网膜中的不同结构，包括但不限于如亨勒纤维层、视网膜神经纤维层的层、不同的膜、玻璃体结构、角膜、亚-RPE结构和脉络膜。这是因为，在OCT中基于测量束相对于所关注结构的取向将不同结构可视化。
例如，当OCT光束垂直于该层中的纤维时，亨勒纤维层可视化最佳（参见，例如，Lujan，et al."Revealing Henle's Fiber Layer using SpectralDomain Optical Coherence Tomography"Investigative Ophthalmology&Visual Science52(3）March20111486-1492）。这是因为当这些纤维垂直于光束时其产生了最大散射的定向性性质。对于视网膜中的其它层如视网膜神经纤维层这种行为也是准确的。
当我们试图可视化所关注的特定区域时，使用前面所描述的方法，我们能够优化该层的最大信号（假设我们知晓所关注信号在A-扫描或B-扫描中的大致位置）。我们也能够基于将为所关注组织提供最佳信号的几何取向选择瞳孔位置。此外，在每次访问时通过瞳孔中相同位置成像，将导致成像的任何定向反射层的强度方面较少可变性。可以由定向反射率影响这些层如RNFL的定量分割，使得访问间瞳孔进入点方面的可变性增加了在定量测量结果中的可变性。在每次访时使用的共同瞳孔进入点应改善这种测量的再现性。也可能使用作为质量的多重测量的函数的质量度量（例如，Q=信噪比×均匀性的测量，或SNR*（1-倾斜度），或可以执行用于选择要优化的质量度量的一组规则（例如，接受上达至信号的3dB损失以获取较平坦的图像，但没有更多）。
因此使用本发明中所述的方法，将可能选择用于使所关注的特定结构成像的最佳瞳孔进入位置。现在将介绍对本发明这方面的详细描述。
角度依赖性层对比度
在使用如上所描述的瞳孔跟踪系统的许多方面的一个实施方式中，通过瞳孔中多个点采集视网膜OCT图像。OCT光束相对于患者瞳孔的自动化移动使得能够在患者瞳孔中以可测定的并且优选地预定的位置处进行采集。能够通过各种方式，如使患者的眼睛相对于所述仪器移动、通过使仪器相对于患者的眼睛移动、通过使仪器的一部分如光学子系统平移或通过如使用移入并移出路径的玻璃倾斜块使光束移动而实现这种移动。可以通过典型的物理约束如具有预设移动范围的制动位置或手动操作杆调节或引导手动调节。可以由瞳孔中移动的距离除以眼睛的典型焦距或通过考虑由简便方法（如测定的轴向长度或由折射误差与眼睛长度的相关性推定的）获得的个体眼长度的比率确定入射的相对角度。可以通过测量患者头部或仪器的位移使相对于患者瞳孔的实际运动近似。在典型的眼科OCT系统中，通常共对准（co-alignment）照明和采集，例如使用共同的纤维。在这种情况下，入射和采集的角度会一起变化。在其中没有将照明和采集共对准的系统中，使用对于本领域技术人员显而易见的方法可以彼此独立地改变角度。此外，可以执行多个照明或采集路径用于同时测量。为了描述清晰起见并且因为这是最常见的配置，本说明书中描述的实施方式假设共对准照明和采集；然而，共对准并不是必需的。
当获得具有多个入射角度的多个图像时，可以通过数种方法相互比较这些图像，如图像的图像类配准接着是产生差异图像或比率图像。可替代地，能够在图像上的匹配点处提取作为深度的函数的散射分布用于比较。在任何情况下，比较操作可以包括数据的预处理，如背景扣除（backgroundsubtraction）、增益调节（例如，补偿扫描之间整体亮度的变化）、过滤和平均以降噪和创建累加参数。
散射信号随着所述入射角而变化，因此分割这些层的算法能够使用关于一个或多个层的入射局部角度的信息以正确地识别层的边界。例如这在一般描述为如视网膜色素上皮细胞和外丛状层（RPE和OPL）之间的区域中图示说明。在这个区域中，亮层和暗层之间的边界取决于入射角。如上所述，随着入射角变化，B-扫描中视网膜的表观倾斜度也变化。
图13（a）和图13（b）示出两个OCT图像。它们都在同一位置处获取，但具有对于视网膜的不同入射角度。使用与法线的一侧呈约5～10°的扫描光束获取图13（a），而使用具有相同幅度的角度但在法线的相反侧的角度的扫描光束获取图13（b）。通过测量然后校准B-扫描中组织的倾斜度和相对位置的差异而相互配准（register）这两个图像。“RPE”和“OPL”之间的散射在看起来距离入射光比视网膜中央凹处更远的视网膜这侧上（图13（a）中由箭头1301指示的左侧而图13（b）中由箭头1302所指示的右侧）是增加的。在视网膜中央凹的相反侧上，散射降低并且看起来来自较薄的层（箭头1303和1304）。因此，这是入射角，而非组织中的不对称，引起了这种效果。如由Lujan et al所描述的，这种层的增加的散射归因于亨勒纤维层（HFL）。在该区域中，如果入射角如此而使该区域显现较厚时算法会将亮暗带之间的边界归于一对层之间的过渡并且如果入射角如此而使该区域显现较薄时将亮暗带之间的边界归因于另一对层之间的过渡。算法能够从各种途径（包括关于OCT扫描束在瞳孔中的位置的信息）或通过如亦或全局地亦或局部地测定的B-扫描中视网膜倾斜度获得关于入射的相对角度的这种信息。在其中局部组织层扭曲并且它们的取向基本不同于视网膜本体的视网膜病变的情况下，倾斜度的局部测量结果可能会更合适。
在某些情况下，即使强度梯度取决于角度而不同时，也可以在所有角度下观察所关注的层。在其它情况下，当以给定入射角度成像时可能不能区分所关注的层。在图13中，在图13（a）中RPE上存在明显的层，但在图13（b）中正如箭头1305所指示的不可见。该层表示具有所述光感受器内部分割的RPE的指状对插（interdigitation）。如果此层是所关注的层，则必须找到能够在该角度下成像的角度。可替代地，能够在图13（a）和图13（b）中观察到HFL的边界，尽管强度特征有很大的不同。分割此层或许足以知晓相对于所述纤维的局部入射角。最后，当入射角及其对组织反射率的影响已知时，则反射率可以变成要测量的解剖学或病理学主题的有用方面。也就是说，如果反射率是可变的并取决于未知的入射角，则很难说明组织是否成像较差或不存在。如果依赖于图像设置的因素已经受到控制，则反射率可以成为给定组织的健康或疾病的有用指标。实例包括通过评价视网膜神经纤维层的降低的反射率、使用色素上皮脱落的内容物的反射率确定脱落的性质或原因以及使用在外核层中观察到的反射率来评价视网膜中的破裂，而检测青光眼性损害。
可以使用各种光学配置获得OCT图像，例如专用OCT扫描仪、SLO设备，通过外科手术显微镜，或者特别是安装有裂隙灯的OCT。上文清楚地陈述了光束应该相对于瞳孔移动以改变入射角。图14进一步通过示出一个实例方法澄清了这一点。扫描光束33相对于眼睛移动。在这个实施方式中，测量模块30，这可以例如仅是扫描头的部分、整个仪器或控制扫描光束位置的仪器的某些子部分，将会沿着方向31平移而使光束相对于眼睛移动，如这里示为眼睛37的近似轴以扫描后极34。由瞳孔边界35限制进入点。也可以在垂直于绘图平面的平面32内完成此步。从光束的位置确定相对入射角的实例是通过诸如CCD相机的方式检测光束33相对于瞳孔35的位置。这种位移不是必须为测量模块的纯粹平移，只要光束33相对于瞳孔边界35的位置改变即可。如果从测量模块30至瞳孔边界35的距离足够大，则通过旋转测量模块30以在瞳孔平面上移动光束的位置可以使光束在瞳孔边界35上的位置随着视网膜处入射角仅仅微小的变化而发生足够大的变化。
这种方法已经用于使用Cirrus OCT（Carl Zeiss Meditec，Inc.Dublin，CA）完成这种测量。按照几种方式，均通过图像重叠和强度分布的对比分析图像。图15示出来自在相同视网膜区域但使用基于如上所述的光束位置计算近似变化15°的入射角拍摄的两个独立Ｂ-扫描的强度分布曲线图。在曲线图中显示有通常称为内界膜（ILM）1，以及视网膜色素上皮细胞（RPE）层2的特征。由于扫描光束在组织上的入射角不同导致在两次扫描中散射强度的不同。例如，散射强度在点3处较高。
如上所述，也可以比较图像之间的强度，例如，如在图16所示出的，通过两个分布曲线图相互相减。位置21、22和23分别对应于图15中的位置1、2和3。两个分布曲线图之间的差异是由测量噪声、配准误差和由于不同入射角度导致的可再现差异所致。例如，区域23的存在是由于入射角的差异所致。使用这种差异作为比较机制，就可以测定其对比度发生变化的组织的厚度24。
可以在整个OCT B-扫描上进行类似的分析。图17示出通过使图13（a）和图13（b）中所示出的两个扫描从一个中减去另一个而产生的结果差异图像。如箭头1701所指示的，差异图像突出了由于OCT扫描的入射角导致的散射差异。
差异图像可以显示各种变化，如颜色。对于黑白检视，由以相反次序相减形成的负像也可以是有用的。图18示出如何将在图17中很难辨别的区域更清楚地可视化，由箭头1702指示其中一个实例。
优选的实施方式涵盖了借此以多个入射角度采集OCT图像的自动化过程，图像彼此配准，并通过亦或B-扫描亦或强度分布进行处理以识别并确定具有角度依赖性强度的具体层的厚度。
浑浊体映射
本发明的另一个方面是向临床医师提供患者瞳孔的浑浊体映射图的能力，其突出浑浊区域如白内障并进一步给出对浑浊“致密部”内部的洞察力。
本发明的主要部件是获取眼睛图像的成像装置、分割瞳孔边界的处理单元和跟踪眼睛视线的单元以及通过发送光束通过瞳孔测量眼睛某些属性的测量单元。本发明是一般性的并且可以使用任何类型的瞳孔分割和视线跟踪。
作为第一步，分割瞳孔的边界。使用瞳孔的分割，有可能自动地将测量光束传送通过瞳孔上的不同点。可以分析所得的信号以寻找测量结果信号的质量。例如，在OCT系统中，质量可以是所采集的OCT A-扫描或B-扫描的信号强度。测量结果信号的质量通常与浑浊度负相关。光束进入位置能够跨网格变化，并且由于测量结果信号的质量对应于相应光束进入位置处的浑浊体，因此能够获得浑浊体的映射图。在图19中示出这种映射图的一个实例。如在图像1901顶部右部分中可见的较暗阴影表示存在更多的浑浊体。
虽然本文中已经示出并详细描述了引入本发明的教导的各个实施方式，但本领域技术人员能够易于设计出仍然结合这些教导的许多其它各种实施方式。
通过引用将以下参考文献结合于本文中：
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Claims (32)

1.一种使用具有OCT测量辐射束的测量系统获取眼睛中组织的眼科测量数据的方法，所述方法包括：
用所述OCT测量辐射束在受试者的不同瞳孔进入位置处采集多个OCT B-扫描，其中，在所述测量辐射束和分别的所述瞳孔进入位置之间存在关联；
确定表征所述测量辐射束相对于被测量的所述组织的角度的每一测量结果的代表值；
识别用于成像所述组织的最佳代表值和其相应的瞳孔进入位置；和
控制所述测量系统以在对应于所测定的最佳代表值的瞳孔进入位置处采集后续测量结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述最佳代表值是具有最低量的倾斜度的值。
3.根据权利要求1所述的方法，进一步包括校正所述组织的移动。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述代表值为基于所述测量结果的强度。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个OCT B-扫描取自于眼睛的后部。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个OCT B-扫描取自于眼睛的前部。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述后续测量结果取自后续访问时。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，选择所述瞳孔进入位置以优化所述眼睛中特定结构的可视化。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，利用包含所述瞳孔的所述眼睛的图像确定并控制所述瞳孔进入位置。
10.根据权利要求1所述的方法，其中，由表征多于一个所述测量结果的质量的代表值识别所述最佳代表值。
11.根据权利要求1所述的方法，其中，由用户基于所述代表值的显示来识别所述最佳代表值。
12.根据权利要求1所述的方法，进一步包括调节所述瞳孔进入位置以解决瞳孔收缩和扩张。
13.一种使用眼科成像系统采集患者眼睛的光学相干断层扫描(OCT)图像数据的方法，所述成像系统包括用于引导辐射束通过所述眼睛的瞳孔的扫描仪，所述方法包括：
选择用于所述辐射束的进入的在所述瞳孔上的优选的位置；
通过使用成像系统成像所述瞳孔并由获得的图像内确定所述瞳孔的位置来监测所述眼睛的运动；和
响应所监测的运动调节所述辐射束的定位以保持用于所述辐射束的进入的在所述瞳孔上的优选的位置而同时捕获所述眼睛内结构的图像数据。
14.根据权利要求13所述的方法，其中，所选择的瞳孔进入位置是所述瞳孔的中心。
15.根据权利要求13所述的方法，其中，由用户选择所述瞳孔进入位置。
16.根据权利要求13所述的方法，其中，基于在所述图像中识别的所述瞳孔的边界选择并保持所述瞳孔进入位置。
17.根据权利要求13所述的方法，其中，调节所述瞳孔进入位置以解决瞳孔收缩和扩张。
18.根据权利要求13所述的方法，其中，所选择的瞳孔进入位置是与所述患者先前检查时采集的测量结果相同的位置。
19.一种在眼睛的光学相干断层扫描(OCT)图像中用于评价组织的自动化方法，所述方法包括：
由所述眼睛的多重OCT B-扫描采集强度数据，以两个或多个相对于眼内组织不同的入射角度进行获取所述B-扫描；
处理所述强度数据以识别所述数据中由于入射角度差异导致的差异；和
储存或显示所识别的差异。
20.根据权利要求19所述的方法，其中，所述处理所述强度数据的步骤包括使获自以不同入射角度下的所述强度数据的图像配准并产生显示所述强度数据中差异的图像。
21.根据权利要求19所述的方法，其中，所述处理所述强度数据的步骤包括基于所识别的差异确定组织特征。
22.根据权利要求21所述的方法，其中，所述组织特征是层厚度。
23.根据权利要求19所述的方法，其中，所述处理所述强度数据的步骤包括评价所述强度数据以确定作为深度的函数的散射分布图。
24.一种使用光学相干断层扫描(OCT)系统采集患者眼睛的3D图像数据的方法，所述OCT系统包括用于引导辐射束通过所述眼睛的瞳孔的扫描仪和用于分析OCT数据的处理器，所述方法包括以下步骤：
使用所述OCT系统获得系列测量结果，其中，所述辐射束在不同位置被引导进入所述瞳孔；
比较所述处理器中的基于OCT辐射束相对于目标组织的入射角的所述系列测量结果的质量以确定最佳瞳孔进入位置；
使用定位于所测定的最佳瞳孔进入位置处的所述辐射束捕获眼内结构的3D图像数据；和
储存或显示所述3D图像数据。
25.根据权利要求24所述的方法，其中，所述最佳瞳孔位置基于获得的在被成像的所述眼睛结构的所述图像中的最低量的倾斜度。
26.根据权利要求24所述的方法，其中，使用包括所述瞳孔的所述眼睛图像控制所述瞳孔进入位置。
27.一种在眼睛瞳孔上的精确位置获得测量数据的光学相干断层扫描(OCT)系统，所述系统包括：
包括产生辐射束的光源的测量系统，所述测量系统包括用于调节所述眼睛瞳孔上的所述辐射束进入位置和用于越过一组所述眼睛内的横向位置扫描所述辐射束的光学系统，所述测量系统进一步包括用于测定从所述眼睛返回的辐射的检测器，所述检测器对其响应产生输出信号；
用于捕获所述瞳孔的图像的成像系统；和
用于比较来自所述成像系统的图像以确定所述眼睛的运动并用于响应所监测的运动调节所述辐射束以维持优选的瞳孔进入位置并同时采集测量数据的处理器。
28.根据权利要求27所述的系统，其中，所述优选的瞳孔进入位置是所述瞳孔的中心。
29.根据权利要求27所述的系统，其中，由用户选择所述瞳孔进入位置。
30.根据权利要求27所述的系统，所述处理器基于在所述图像中识别的所述瞳孔边界进一步选择并保持所述瞳孔进入位置。
31.根据权利要求27所述的系统，所述处理器基于所述测量数据的质量进一步确定最佳瞳孔进入位置。
32.根据权利要求27所述的系统，所述处理器基于在先前检测所述眼睛时采集的测量数据进一步确定所述瞳孔进入位置。
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