ES2907812T3 - Detección de borde de iris en tomografía de coherencia óptica - Google Patents

Abstract

Un método para detectar un borde de un iris en obtención de imágenes por tomografía de coherencia óptica (OCT) de un ojo (10), comprendiendo el método: obtener datos de OCT (310) obtenidos a partir de un escaneo del ojo, comprendiendo los datos de OCT una pluralidad de líneas A, algunas de las cuales pasan a través del iris (18) y el cristalino (14) del ojo y algunas de las cuales pasan a través del cristalino (14), pero no del iris (18); detectar una primera interfaz (320) que se extiende a través de líneas A adyacentes, en donde se supone que al menos una porción de la primera interfaz detectada corresponde a la superficie anterior o a la superficie posterior del iris (18); determinar, para cada una de las líneas A adyacentes, una primera métrica (330) derivada de uno o más píxeles de línea A cerca de la primera interfaz detectada, de modo que la primera métrica refleje una intensidad de señal de OCT asociada con la primera interfaz; caracterizado por determinar, para cada una de las líneas A adyacentes, una segunda métrica (340) derivada de uno o más píxeles de línea A más alejados de la primera interfaz detectada que uno o más píxeles de línea A utilizados para derivar la primera métrica, de modo que la segunda métrica refleje la atenuación de la señal de OCT en uno o más puntos posteriores a la primera interfaz detectada; calcular un parámetro de atenuación (350) para cada una de las líneas A adyacentes, en función de las métricas primera y segunda; y determinar, para cada una de las líneas A adyacentes, si la línea A pasa a través del iris (18), comparando el parámetro de atenuación con un valor de umbral (360).

Description

DESCRIPCIÓN

Detección de borde de iris en tomografía de coherencia óptica

CAMPO TÉCNICO

Las realizaciones divulgadas en el presente documento hacen referencia a dispositivos, sistemas y métodos para detectar características de un iris utilizando un sistema de tomografía de coherencia óptica (OCT).

ANTECEDENTES

Los métodos quirúrgicos refractivos oftálmicos actuales, tales como la cirugía de cataratas, los implantes intracorneales, la queratomileusis in situ asistida por láser (LASIK) y la queratectomía fotorrefractiva (PRK) se basan en datos de biometría ocular para prescribir la mejor corrección refractiva. En el pasado, los procedimientos quirúrgicos oftálmicos utilizaban instrumentos de biometría ultrasónica para obtener imágenes de partes del ojo. En algunos casos, estos instrumentos biométricos generaban el denominado escaneo A del ojo: una señal de eco acústico de todas las interfaces a lo largo de un eje de obtención de imágenes que normalmente estaba alineado con un eje óptico del ojo: bien paralelo al mismo o bien formando solo un pequeño ángulo. Otros instrumentos generaban el denominado escaneo B, que esencialmente reunía una colección de escaneos A, tomados sucesivamente a medida que la cabeza o punta del instrumento de biometría era escaneado a lo largo de una línea de escaneo. La línea de escaneo normalmente era lateral al eje óptico del ojo. Estos escaneos ultrasónicos A o B se usaron luego para medir y determinar datos biométricos, como la longitud axial ocular, la profundidad anterior del ojo o los radios de la curvatura corneal.

En algunos procedimientos quirúrgicos, se utilizaba un segundo queratómetro independiente para medir las propiedades refractivas y los datos de la córnea. Después, las mediciones ultrasónicas y los datos refractivos se combinaron en una fórmula semiempírica para calcular las características de la lente intraocular (LIO) óptima que se prescribiría e insertaría durante la posterior cirugía de facoemulsificación de cataratas.

Más recientemente, los dispositivos de biometría ultrasónica han estado cediendo rápidamente el paso a los instrumentos de obtención de imágenes y biometría óptica que se construyen basándose en el principio de Tomografía de Coherencia Óptica (TCO). La TCO es una técnica que permite la obtención de imágenes en sección transversal, de alta resolución a escala micrométrica de la retina, córnea o catarata en humanos. En la actualidad, la tecnología TCO es de uso común en la práctica clínica, utilizándose actualmente dichos instrumentos de TCO en el 80-90 % de todos los casos en los que se prescribe una LIO. Entre otras razones, su éxito se debe a la naturaleza sin contacto de la obtención de imágenes y a la mayor precisión con respecto a la de los biómetros ultrasónicos.

Sin embargo, incluso con estos avances recientes, se necesita un mayor crecimiento y desarrollo sustancial para las funcionalidades y el rendimiento de los instrumentos biométricos y de obtención de imágenes.

SUMARIO

La detección del iris, que incluye la detección del borde del iris para distinguir entre el iris y el cristalino anterior, se ha realizado previamente examinando la intensidad de la señal de OCT en los datos de imagen de OCT. En los ojos normales, la señal de OCT del iris suele ser más fuerte que la de otros tejidos a su alrededor. Sin embargo, en ojos patológicos, como cataratas densas, la señal de OCT del cristalino también puede ser fuerte. En consecuencia, la detección del iris en función de la intensidad de la señal de OCT no es lo suficientemente robusta en entornos clínicos, donde ocurren una variedad de condiciones de cataratas en el ojo. Las técnicas divulgadas en el presente documento utilizan mediciones de OCT para explotar la diferencia de propiedad física intrínseca entre el iris y el cristalino y, por lo tanto, pueden proporcionar una detección robusta del borde del iris en entornos clínicos.

El documento US 2015/0042949 divulga un método en el que se obtienen y registran una pluralidad de cortes de imagen de OCT, y se determina una figura de referencia representativa del contorno tridimensional de una característica estructural del ojo mediante el reconocimiento de características. A continuación, se obtiene una pluralidad adicional de diferentes cortes de imagen de OCT y se desplazan en el sistema de coordenadas tridimensional hasta que haya una superposición de características con la figura de referencia. Este método requiere la provisión de grandes recursos computacionales.

Tanto el documento US 2017/0119247 como el US 5,644,642 se ocupan de la detección del margen de la pupila/iris y, en particular, el segundo divulga un método y un aparato de acuerdo con el preámbulo de las reivindicaciones independientes.

De acuerdo con varias realizaciones de la invención descritas en detalle a continuación, las líneas A se obtienen a partir de una exploración de OCT del ojo, algunas de las cuales pasan a través del iris y el cristalino y algunas de las cuales pasan a través del cristalino, pero no del iris. Se detecta una interfaz desde las líneas A; se supone que al menos parte de esta interfaz corresponde a la parte anterior o posterior del iris. Para cada línea A, se deriva una primera métrica de los píxeles cerca de la primera interfaz detectada, de modo que la primera métrica refleje una intensidad de señal de OCT asociada con la interfaz, y una segunda métrica se deriva de los píxeles más alejados de la interfaz, de modo que la segunda métrica refleje la atenuación de la señal de OCT por debajo de la interfaz detectada. Se calcula un parámetro de atenuación para cada línea A, según las métricas primera y la segunda, y el borde del iris se detecta determinando si cada línea A pasa a través del iris, en función del parámetro de atenuación.

Más particularmente, las realizaciones de las técnicas divulgadas en el presente documento incluyen un método para detectar un borde de un iris en obtención de imágenes de tomografía de coherencia óptica (OCT) de un ojo, donde el método comprende obtener datos de OCT obtenidos de un escaneo del ojo, comprendiendo los datos de OCT una pluralidad de líneas A, algunas de las cuales pasan a través del iris y el cristalino del ojo y algunas de las cuales pasan a través del cristalino, pero no del iris. El método incluye, además, la detección de una primera interfaz que se extiende a través de las líneas A adyacentes, en donde se supone que al menos una parte de la primera interfaz detectada corresponde a la superficie anterior o a la superficie posterior del iris, y la determinación, para cada una de las líneas A adyacentes, una primera métrica derivada de uno o más píxeles de línea A cerca de la primera interfaz detectada, de modo que la primera métrica refleje una intensidad de señal de OCT asociada con la primera interfaz.

El método incluye, además, determinar, para cada una de las líneas A adyacentes, una segunda métrica derivada de uno o más píxeles de línea A más alejados de la primera interfaz detectada que uno o más píxeles de línea A utilizados para derivar la primera métrica, de modo que la segunda métrica refleje la atenuación de la señal de OCT en uno o más puntos posteriores a la primera interfaz detectada, y calcular un parámetro de atenuación para cada una de las líneas A adyacentes, en función de las métricas primera y segunda. Finalmente, el método incluye determinar, para cada una de las líneas A adyacentes, si la línea A pasa a través del iris, comparando el parámetro de atenuación con un valor de umbral. En algunas realizaciones, se muestra una representación visual de los datos de OCT, incluyendo la representación visual una indicación del borde de iris, en función de la determinación, para cada línea A, sobre si la línea A pasa a través del iris.

También se describen en detalle a continuación realizaciones de aparatos de obtención de imágenes por OCT configurados para llevar a cabo el método resumido anteriormente, o variantes de este.

BREVE DESCRIPCIÓN DE LAS FIGURAS

La FIG. 1 es un diagrama que ilustra un sistema de tomografía de coherencia óptica (OCT).

La FIG. 2 es un diagrama esquemático de un ojo.

La FIG. 3 es un diagrama de flujo del proceso que ilustra un método ilustrativo para la detección del iris. La FIG. 4 ilustra una imagen de OCT ilustrativa.

La FIG. 5 muestra el resultado de detectar interfaces en la imagen de OCT de la FIG. 4.

La FIG. 6 ilustra métricas de la primera señal ilustrativa, en función de la imagen de OCT de la FIG. 4. La FIG. 7 ilustra métricas de la segunda señal ilustrativa, en función de la imagen de OCT de la FIG. 4. La FIG. 8 ilustra un gráfico ilustrativo de parámetros de atenuación, en función de las métricas de las señales primera y segunda de las FIG. 5 y 6.

La FIG. 9 ilustra una máscara de localización de iris ilustrativa, obtenida comparando los parámetros de atenuación de la FIG. 8 con un umbral.

La FIG. 10 ilustra un resultado de segmentación superpuesto a los datos de imagen de OCT de la FIG. 4. La FIG. 11 ilustra un patrón de escaneo de OCT ilustrativo.

La FIG. 12 es otro diagrama de flujo de proceso que ilustra un método ilustrativo para la detección del iris.

DESCRIPCIÓN DETALLADA

En la siguiente descripción, se establecen detalles específicos que describen determinadas realizaciones. No obstante, para un experto en la materia resultará evidente que las realizaciones divulgadas se pueden poner en práctica sin algunos o todos estos detalles específicos. Las realizaciones específicas presentadas pretenden ser ilustrativas, pero no limitantes. Un experto en la materia podría desarrollar otro material que, aunque no se describa específicamente en el presente documento, se encuentre dentro del alcance y espíritu de esta divulgación.

Unas realizaciones de las técnicas y aparatos actualmente divulgados se pueden emplear en sistemas de Tomografía de Coherencia Óptica (TCO) tanto montados en un microscopio como integrados en un microscopio. La FIG. 1 ilustra un ejemplo de un sistema de OCT 100 integrado en un microscopio, y se presenta para ilustrar los principios básicos de OCT. Se apreciará que el equipo de OCT configurado para llevar a cabo las técnicas descritas en el presente documento puede variar del ejemplo ilustrado en la FIG. 1 de diversas maneras que ya son conocidas en la industria.

El sistema 100 incluye un sistema de visualización ocular 110, configurado para proporcionar una imagen visual de una región representada en imagen de un ojo 10, un sistema de obtención de imágenes por tomografía de coherencia óptica (OCT) 120, configurado para generar una imagen de OCT de la región representada en imagen; un refractómetro 130, configurado para generar un mapeo refractivo de la región representada en imagen; y un analizador 140, configurado para determinar las características refractivas del ojo en función de la imagen de OCT y el mapeo refractivo. Se apreciará que el sistema de obtención de imágenes por OCT 120, el refractómetro 130 y el analizador/controlador 140 pueden integrarse en el sistema de visualización ocular 110.

La región representada en imagen puede ser una porción o una región del ojo 10, como un objetivo de un procedimiento quirúrgico. La FIG. 2 es un diagrama en sección transversal que muestra las características de un ojo 10 con más detalle que el que se muestra en la FIG. 1. En un procedimiento de córnea, la región representada en imagen puede ser una porción de una córnea 12. En una cirugía de cataratas, la región representada en imagen puede ser una cápsula (o bolsa capsular que rodea el cristalino 14) y el cristalino 14 del ojo. La región representada en imagen también puede incluir la cámara anterior 20 del ojo, la córnea 12, el cristalino 14 y el iris 18. Como alternativa, la región representada en imagen puede cubrir todo el ojo, incluida la córnea 12, el cristalino 14, el iris 18 y la retina 16. En un procedimiento de retina, la región representada en imagen puede ser una región de la retina 16. Cualquier combinación de las regiones representadas en imagen anteriores también puede ser una región representada en imagen.

El sistema de visualización ocular 110 puede incluir un microscopio 112. En algunas realizaciones, puede incluir una lámpara de hendidura. El microscopio 112 puede ser un microscopio óptico, un microscopio quirúrgico, un videomicroscopio o una combinación de estos. En la realización de la FIG. 1, el sistema de visualización ocular 110 (mostrado en línea continua gruesa) incluye el microscopio quirúrgico 112, que a su vez incluye un objetivo 113, una óptica 115 y un binocular u ocular 117. El sistema de visualización ocular 110 también puede incluir una cámara 118 de un videomicroscopio.

El sistema 100 incluye, además, el sistema de obtención de imágenes por tomografía de coherencia óptica (OCT) 120. El sistema de obtención de imágenes por OCT 120 puede generar una imagen de OCT de la región representada en imagen. El sistema de obtención de imágenes por OCT se puede configurar para generar un escaneo A o un escaneo B de la región representada en imagen. La imagen de OCT o la información de la imagen puede emitirse en una señal de "salida de OCT" que puede ser utilizada por el analizador 140, por ejemplo, en combinación con una señal de salida de "salida de refracción" para determinar las características biométricas o de refracción del ojo.

El sistema de obtención de imágenes por OCT 120 puede incluir un láser de OCT que funciona en un intervalo de longitud de onda de 500-2000 nm, en algunas realizaciones en un intervalo de 900-1400 nm. El sistema de obtención de imágenes por OCT 120 puede ser un dominio de tiempo, un dominio de frecuencia, un dominio espectral, una frecuencia de barrido o un sistema de OCT 120 de dominio de Fourier.

En diversas realizaciones, parte del sistema 120 de obtención de imágenes por OCT puede integrarse en el microscopio y parte puede instalarse en una consola separada. En algunas realizaciones, la parte del sistema de OCT integrada en el microscopio puede incluir solo una fuente de luz de OCT, como el láser de OCT. El láser de OCT o la luz de obtención de imágenes, devuelta desde el ojo, puede alimentarse a una fibra y conducirse a una segunda parte del sistema 120 de obtención de imágenes por OCT, un interferómetro de OCT fuera del microscopio. El interferómetro de OCT se puede ubicar en una consola separada, en algunas realizaciones, donde también se ubica la electrónica adecuada para procesar las señales interferométricas de OCT.

El láser de OCT puede tener una longitud de coherencia que es más larga que la extensión de una cámara anterior del ojo, como la distancia entre un vértice de la córnea y un vértice del cristalino. Esta distancia es de aproximadamente 6 mm en la mayoría de los pacientes, por lo que tales realizaciones pueden tener una longitud de coherencia en el intervalo de 4 a 10 mm. Otras realizaciones pueden tener una longitud de coherencia para cubrir toda la longitud axial del ojo, como 30-50 mm. Otros pueden tener una longitud de coherencia intermedia, tal como en el intervalo de 10­ 30 mm, finalmente algunas realizaciones pueden tener una longitud de coherencia superior a 50 mm. Algunos láseres de frecuencia de barrido se están acercando a estos intervalos de longitud de coherencia. Algunos láseres de bloqueo de modo de dominio de Fourier (FDML), láseres de emisión de superficie de cavidad vertical (VCSEL), láseres de barrido basados en polígonos o basados en MEMS ya son capaces de crear un rayo láser con una longitud de coherencia en estos intervalos.

El ejemplo ilustrado como sistema 100 incluye, además un refractómetro 130 para generar un mapeo refractivo de la región representada en imagen. El refractómetro 130 puede ser cualquiera de los tipos ampliamente utilizados, incluido un trazador de rayos láser, un Shack-Hartmann, un Talbot-Moire u otro refractómetro. El refractómetro 130 puede incluir un analizador de frente de onda, un detector de aberraciones o un aberrómetro. Algunas referencias usan estos términos esencialmente de manera intercambiable o como sinónimos. Un intervalo dinámico del refractómetro 130 puede cubrir ojos tanto fáquicos como afáquicos, es decir, los ojos con y sin cristalino.

En algunos sistemas, el sistema de obtención de imágenes por OCT 120 y el refractómetro 130 pueden integrarse a través de una interfaz de microscopio 150 que puede incluir un divisor de haz 152c para proporcionar un acoplamiento óptico en la vía óptica principal del microscopio 112 o lámpara de hendidura. Un espejo 154-1 puede acoplar la luz del refractómetro 130 a la trayectoria óptica, y un espejo 154-2 puede acoplar la luz del sistema de OCT 120 a la trayectoria óptica. La interfaz del microscopio 150, su divisor de haz 152c y los espejos 154-1 y 154-2 pueden integrar el sistema 120 de obtención de imágenes por OCT y el refractómetro 130 con el sistema de visualización ocular 110.

En algunas realizaciones, donde el sistema 120 de obtención de imágenes por OCT opera en el intervalo de infrarrojo cercano (IR) de 900-1400 nm, y el refractómetro opera en el intervalo de 700-900 nm, el divisor de haz 152c puede ser casi 100 % transparente en el intervalo visible de 400 nm-700 nm, y cerca del 100 % de reflexión en el intervalo de IR cercano de 700-1400 nm para operaciones de alta eficiencia y bajo ruido. Asimismo, en un sistema donde el espejo 154-1 redirige la luz hacia el refractómetro 130, el espejo 154-1 puede reflejar casi el 100 % en el intervalo de IR cercano de 700-900 nm, y el espejo 154-2 puede estar cerca del 100 % de refracción en el intervalo de IR cercano de 900-1400 nm, redirigiendo al sistema de obtención de imágenes por OCT 120. Aquí, "cerca del 100 %" puede referirse a un valor en el intervalo de 50-100 % en algunas realizaciones, o a un valor en el intervalo de 80-100 % en otras. En algunas realizaciones, el divisor de haz 152c puede tener una reflectancia en el intervalo de 50-100 % para una longitud de onda en el intervalo de 700-1400 nm, y una reflectancia en el intervalo de 0-50 % para una longitud de onda en el intervalo de 400-700 nm.

La FIG. 1 muestra que el sistema 100 puede incluir un segundo divisor de haz 152b, además del divisor de haz 152c. El divisor de haz 152c dirige la luz entre el objetivo 113 y el conjunto integrado de OCT 120/refractómetro 130. El divisor de haz 152b puede dirigir la luz entre una pantalla 160 y el binocular 117. Un tercer divisor de haz 152a puede dirigir la luz a la cámara 118.

El analizador, o controlador, 140 puede realizar el análisis biométrico integrado en función de la información refractiva y de OCT recibida. El análisis puede hacer uso de una amplia variedad de sistemas y productos de software óptico sobradamente conocidos, incluido el software de trazado de rayos y el software de diseño asistido por ordenador (CAD). El resultado de la biometría integrada puede ser (1) un valor de la potencia óptica de porciones del ojo y una dioptría sugerida o prescrita correspondiente para una LIO adecuada; (2) un valor y una orientación de un astigmatismo de la córnea, y parámetros tóricos sugeridos o prescritos de una LIO tórica para compensar este astigmatismo; y (3) una ubicación sugerida o prescrita y la longitud de una o más incisiones relajantes para corregir este astigmatismo, entre otras.

El analizador 140 puede enviar el resultado de esta biometría integrada a la pantalla 160, de modo que la pantalla 160 pueda mostrar estos resultados al cirujano. La pantalla 160 puede ser una pantalla de vídeo electrónica o una pantalla computarizada, asociada con el sistema de visualización ocular 110. En otras realizaciones, la pantalla 160 puede ser una pantalla en las proximidades del microscopio 112, tal como unida al exterior del microscopio 112. Finalmente, en algunas realizaciones, la pantalla 160 puede ser una micropantalla, o una pantalla frontal, que proyecta la luz de la pantalla en la vía óptica del microscopio 112. La proyección se puede acoplar a la vía óptica principal a través de un espejo 157. En otras realizaciones, toda la pantalla de visualización frontal 160 puede ubicarse dentro del microscopio 112 o integrarse con un puerto del microscopio 112.

En términos anatómicos, el iris 18 está en contacto o en estrecha proximidad con el cristalino 14 y/o la cápsula del cristalino que rodea el cristalino 14, lo que puede causar dificultades cuando solo la información del cristalino es de interés para el usuario. Por ejemplo, al construir un modelo de ojo personalizado, es crucial incluir la forma del cristalino anterior. Sin embargo, con el iris 18 en estrecho contacto con la superficie del cristalino, una mezcla del iris anterior y el cristalino anterior puede malinterpretarse como el cristalino anterior, lo que puede socavar el rendimiento del modelo de ojo. Por lo tanto, para extraer la información del cristalino con precisión, se debe detectar el iris.

La detección del iris, que incluye la detección del borde del iris 18, se ha realizado principalmente examinando la intensidad de la señal de OCT. En ojos normales, la señal de OCT del iris 18 suele ser más fuerte que la de otros tejidos que lo rodean. Sin embargo, en ojos patológicos, tales como cataratas densas, la señal de OCT del cristalino 14 también puede ser fuerte. Por lo tanto, la detección del iris basada en la intensidad de la señal de OCT no es lo suficientemente robusta en entornos clínicos, donde se producen una variedad de condiciones de cataratas en el ojo. El grosor del iris 18, en combinación con la intensidad de la señal de OCT, también puede usarse para la detección del iris. Sin embargo, dependiendo del tamaño de la pupila, el grosor del iris 18 también cambia. Además, el grosor del iris 18 varía sustancialmente de persona a persona.

En consecuencia, los métodos anteriores para la detección del iris no proporcionan una detección robusta. Las técnicas divulgadas en el presente documento utilizan mediciones de OCT para explotar la diferencia de propiedad física intrínseca entre el iris 18 y el cristalino 14 y, por lo tanto, pueden proporcionar un resultado de detección robusto del borde del iris en entornos clínicos.

La FIG. 3 es un diagrama de flujo que ilustra un método ilustrativo para detectar un borde de un iris en la obtención de imágenes por OCT de un ojo 10, de acuerdo con las técnicas divulgadas actualmente. Primero, como se muestra en el bloque 310, se recibe una imagen de OCT para la detección del iris. Esto comprende obtener datos de OCT obtenidos de un escaneo del ojo 10, comprendiendo los datos de OCT una pluralidad de líneas A, algunas de las cuales pasan a través del iris 18 y el cristalino 14 del ojo 10 y algunas de las cuales pasan a través del cristalino 14, pero no del iris 18.

Luego, como se muestra en el bloque 320, se detecta al menos una primera interfaz, donde esta primera interfaz se extiende a través de líneas A adyacentes. Se supone que al menos una porción de esta primera interfaz detectada corresponde a la superficie anterior del iris o la superficie posterior del iris, pero algunas porciones pueden corresponder en cambio al cristalino. Como se analizará con mayor detalle a continuación, en esta etapa del método, en algunas realizaciones, se pueden detectar múltiples interfaces. Por ejemplo, se pueden detectar dos interfaces, de las cuales al menos una porción de la primera interfaz es la superficie anterior del iris 18 y al menos una porción de la segunda interfaz es la superficie posterior del iris 18. Más generalmente, pueden detectarse interfaces múltiples, donde al menos una porción de al menos una de las interfaces múltiples corresponde a la superficie anterior del iris o la superficie posterior del iris.

Como se muestra en el bloque 330, el método procede con la determinación, para cada una de varias líneas A adyacentes, de una primera señal, correspondiente a un punto en la línea A que está antes o durante la atenuación por los tejidos oculares. Esto puede comprender, por ejemplo, determinar una primera métrica, por ejemplo, intensidad promedio, de uno o más píxeles de línea A cerca de la primera interfaz detectada, de modo que la primera métrica refleje una intensidad de señal de OCT asociada con la primera interfaz.

A continuación, como se muestra en el bloque 340, se determina una segunda señal para cada una de las varias líneas A, donde la segunda señal corresponde al resultado de atenuación de la primera señal. Más específicamente, esto puede comprender determinar, para cada una de las líneas A adyacentes, una segunda métrica derivada de uno o más píxeles de línea A más alejados de la primera interfaz detectada que uno o más píxeles de línea A utilizados para derivar la primera métrica, de modo que la segunda métrica refleje la atenuación de la señal de OCT en uno o más puntos posteriores a la primera interfaz detectada.

Como se muestra en el bloque 350, el método procede con la derivación, para cada una de las varias líneas A, de al menos un indicador que indica la propiedad de atenuación de al menos una línea A, en función de las señales primera y segunda. Más específicamente, esto puede comprender calcular un parámetro de atenuación para cada una de las líneas A adyacentes, en función de las métricas primera y segunda analizadas anteriormente.

Este indicador derivado puede entonces compararse con un umbral, como se muestra en el bloque 360, para determinar si se detecta el iris, para cada una de las varias líneas A. En otras palabras, el método puede incluir determinar, para cada una de las líneas A adyacentes, si la línea A pasa a través del iris, comparando el parámetro de atenuación descrito anteriormente con un valor de umbral. Se apreciará que el borde del iris puede detectarse observando qué líneas A pasan a través del iris (y el cristalino) y cuáles pasan a través del cristalino, pero no a través del iris.

Se entenderá que se puede elegir un indicador de atenuación derivado de modo que, cuando el al menos un indicador sea mayor que un umbral, se considere que la línea A correspondiente ha pasado a través del iris. También es posible elegir el al menos un indicador de modo que, cuando el al menos un indicador sea menor o igual que un umbral, indique el iris. Debe entenderse, además, que el umbral utilizado no se limita a un valor fijo. El umbral puede adaptarse entre diferentes líneas A o diferentes imágenes de OCT.

Las FIG. 4-10 ilustran un ejemplo de uso del método ilustrado en la FIG. 3 y analizado anteriormente. La FIG. 4 ilustra una imagen de OCT ilustrativa que comprende muchas líneas A indexadas de izquierda a derecha, donde las líneas A se extienden desde la parte superior de la imagen hasta la parte inferior. Es de destacar que las técnicas descritas en el presente documento en cualquier patrón de escaneo de OCT, como escaneo lineal, escaneo de trama, escaneo circular, escaneo en espiral, escaneo de Lissajous, escaneo de flor, etc. La FIG. 11 ilustra el patrón de escaneo usado para obtener la imagen de OCT de la FIG. 4. El escaneo comienza en un punto del patrón de escaneo y avanza a través de cada pétalo del patrón, hasta volver al mismo punto.

En la FIG. 4, los reflejos de alta intensidad de la córnea se pueden ver en la parte superior de la imagen. Debajo (posterior a eso) se pueden ver los datos de reflexión correspondientes al iris y al cristalino. El desafío, como se mencionó anteriormente, es determinar dónde está el borde del iris, de modo que la forma del cristalino se pueda determinar con precisión.

La FIG. 5 muestra el resultado de la interfaz de detección en función de la imagen de OCT ilustrativa en la FIG. 4. En este ejemplo específico, se detectaron dos interfaces, identificadas en la figura como interfaz A e interfaz B. Las porciones de la interfaz A corresponden a la superficie anterior del iris, mientras que otras porciones se extienden a través del cristalino. Asimismo, porciones de la interfaz B corresponden a la superficie posterior del iris, mientras que otras porciones se extienden a través del cristalino, por ejemplo, a lo largo del interior de la cápsula del cristalino. Como se mencionó anteriormente, con respecto al bloque 330 de la FIG. 3, en esta etapa del análisis se pueden detectar una (por ejemplo, solo la interfaz A o solo la interfaz B) o más interfaces.

La FIG. 6 ilustra un gráfico de una primera métrica de señal para cada una de las líneas A en las FIG. 4 y 5. Esta primera métrica refleja una intensidad de señal de OCT asociada con la primera interfaz. En este ejemplo, la primera métrica de señal es la intensidad OCT promedio entre la primera interfaz detectada (interfaz A) y la segunda interfaz (interfaz B). En otros ejemplos, la primera métrica de señal puede ser la intensidad de OCT en un cierto número de píxeles (por ejemplo, dos píxeles, cinco píxeles, diez píxeles) por debajo de la primera interfaz. En otro ejemplo más, la primera métrica de señal puede ser la intensidad de OCT en un cierto número de píxeles (por ejemplo, dos píxeles, cinco píxeles, diez píxeles) por encima de la segunda interfaz. En otro ejemplo más, la primera señal puede ser la métrica de intensidad de OCT máxima entre la primera interfaz y la segunda interfaz.

La FIG. 7 ilustra un gráfico de una segunda métrica de señal, que representa el resultado de atenuación de la primera señal. Esta segunda métrica refleja así la atenuación de la señal de OCT en uno o más puntos posteriores a la primera interfaz detectada. En este ejemplo específico, la segunda señal es la intensidad OCT promedio por debajo de la segunda interfaz (interfaz B).

En función de las métricas primera y segunda determinadas, se puede derivar una propiedad de atenuación a lo largo de cada línea A de interés. En otras palabras, se puede calcular un parámetro de atenuación para cada una de las líneas A adyacentes, en función de las métricas primera y segunda. La FIG. 8 ilustra un gráfico de un parámetro de atenuación ilustrativo para cada línea A. En este ejemplo, el parámetro de atenuación se calcula como la relación entre la métrica de la primera señal y la métrica de la segunda señal. También se pueden utilizar otros parámetros para representar la característica de atenuación del tejido, como la diferencia entre la primera señal métrica y la segunda señal métrica. Los valores de los parámetros de atenuación para cada una de las líneas A también pueden determinarse ajustando la curva a la primera y segunda métrica de señal, por ejemplo.

Una vez que se obtiene el indicador de atenuación, la localización del iris puede detectarse comparando el al menos un indicador derivado con un umbral. Los resultados de esta comparación se pueden usar para generar una máscara de localización del iris, como se muestra en la FIG. 9, que revela con precisión el borde del iris. En este ejemplo específico, se utiliza un umbral de 5 para diferenciar el iris del cristalino. También se pueden usar otros umbrales apropiados, ya sean constantes o adaptativos, para detectar el iris.

La FIG. 10 ilustra el resultado de la segmentación final combinado con la detección del iris, en función de la máscara de la FIG. 9. Debido a que el iris se detecta con precisión, la interfaz segmentada representa la verdadera geometría de la superficie anterior del cristalino, en lugar de una mezcla de la superficie anterior del iris y la superficie anterior del cristalino, como estaba presente en la interfaz B, como se muestra en la FIG. 5.

En vista de la explicación detallada y los ejemplos proporcionados anteriormente, se apreciará que el flujo de proceso ilustrado en la FIG. 12 representa un método de ejemplo para detectar un borde de un iris en la obtención de imágenes por OCT de un ojo, de acuerdo con las técnicas divulgadas en el presente documento. Este método corresponde, generalmente, al método ilustrado en la FIG. 3.

Como se muestra en el bloque 1210, el método ilustrado incluye la obtención de datos de OCT obtenidos de un escaneo del ojo, comprendiendo los datos de OCT una pluralidad de líneas A, algunas de las cuales pasan a través del iris y el cristalino del ojo y algunas de las cuales pasan a través del cristalino, pero no del iris. Como se muestra en el bloque 1220, el método comprende, además, detectar una primera interfaz que se extiende a través de líneas A adyacentes, donde se supone que al menos una porción de la interfaz corresponde a la superficie anterior o a la superficie posterior del iris.

Como se muestra en el bloque 1230, el método incluye, además, determinar, para cada una de las líneas A adyacentes, una primera métrica derivada de uno o más píxeles de línea A cerca de la primera interfaz detectada, de modo que la primera métrica refleje una intensidad de señal de OCT asociada con la primera interfaz. En algunas realizaciones o instancias, se supone que al menos una porción de la primera interfaz detectada corresponde a la superficie anterior del iris, y la primera métrica se determina para cada una de las líneas A adyacentes seleccionando un valor de píxel de línea A en un número predeterminado de píxeles de línea A por debajo de la primera interfaz detectada. En otras realizaciones o instancias, se supone que al menos una porción de la primera interfaz detectada corresponde a la superficie anterior del iris, y la primera métrica se determina para cada una de las líneas A adyacentes calculando un valor de píxel de línea A promedio para un intervalo de píxeles de línea A que comienza en un número predeterminado de píxeles de línea A por debajo de la primera interfaz detectada. En otras realizaciones o instancias más, se supone que al menos una porción de la primera interfaz detectada corresponde a la superficie posterior del iris, y la primera métrica se determina para cada una de las líneas A adyacentes seleccionando un valor de píxel de línea A en un número predeterminado de píxeles de línea A por encima de la primera interfaz detectada. En otras realizaciones o instancias adicionales, se supone que al menos una porción de la primera interfaz detectada corresponde a la superficie posterior del iris, y la primera métrica se determina para cada una de las líneas A adyacentes calculando un píxel de línea A promedio valor para un intervalo de píxeles de línea A que comienza en un número predeterminado de píxeles de línea A por encima de la primera interfaz detectada. En otras aparte, la primera métrica se determina en función de uno o más valores de píxel entre la primera interfaz detectada y una segunda interfaz detectada. Son posibles otras variaciones de estos enfoques para determinar una primera métrica que refleje una intensidad de señal de OCT asociada con la primera interfaz.

Como se muestra en el bloque 1240, el método incluye, además, determinar, para cada una de las líneas A adyacentes, una segunda métrica derivada de uno o más píxeles de línea A más alejados de la primera interfaz detectada que uno o más píxeles de línea A utilizados para derivar la primera métrica, de modo que la segunda métrica refleje la atenuación de la señal de OCT en uno o más puntos posteriores a la primera interfaz detectada. En algunas realizaciones, por ejemplo, la segunda métrica se determina para cada una de las líneas A adyacentes calculando una mediana o media de píxeles de línea A para un intervalo de píxeles de línea A posteriores a la primera interfaz detectada.

En algunas realizaciones, se supone que al menos una porción de la primera interfaz detectada corresponde a la superficie anterior del iris, y el método comprende, además, detectar una segunda interfaz que se extiende a través de las líneas A adyacentes, donde se supone que al menos una porción de la segunda interfaz detectada corresponde a la superficie posterior del iris. Esto se muestra en la FIG. 12 en el bloque 1225, que se ilustra con un contorno discontinuo para indicar que no es necesario que esté presente en todos los casos o realizaciones del método ilustrado. En algunas de estas realizaciones, la primera métrica se puede determinar (como se ilustra en el bloque 1230) para cada una de las líneas A adyacentes mediante el cálculo de una mediana, media o máximo de valores de píxeles de línea A para píxeles de línea A entre las interfaces primera y segunda detectadas. En algunas de estas realizaciones, la segunda métrica se puede determinar (como se ilustra en el bloque 1240) para cada una de las líneas A adyacentes mediante el cálculo de una mediana o media de píxeles de línea A para un intervalo de píxeles de línea A posteriores a la segunda interfaz detectada.

Como se muestra en los bloques 1250 y 1260, el método ilustrado comprende, además, calcular un parámetro de atenuación para cada una de las líneas A adyacentes, en función de las métricas primera y segunda, y determinar, para cada una de las líneas A adyacentes, si la línea A pasa a través del iris, comparando el parámetro de atenuación con un valor de umbral. Calcular el parámetro de atenuación para cada una de las líneas A adyacentes puede comprender calcular la diferencia entre las métricas primera y segunda, en donde el parámetro de atenuación se basa en la diferencia calculada, o calcular una relación de las métricas primera y segunda, en donde el parámetro de atenuación se basa en la relación calculada, por ejemplo. En algunas realizaciones, calcular el parámetro de atenuación puede comprender suavizar estas diferencias calculadas o relaciones calculadas, de modo que los parámetros de atenuación se basen en las diferencias calculadas suavizadas o las relaciones calculadas suavizadas. En algunas realizaciones, los parámetros de atenuación pueden obtenerse ajustando una curva a las diferencias calculadas o relaciones calculadas.

En algunas realizaciones, el método comprende, además, mostrar una representación visual de los datos de OCT, incluyendo la representación visual una indicación del borde de iris, en función de la determinación, para cada línea A, de si la línea A pasa a través del iris. Esto se muestra en la FIG. 12 en el bloque 1270.

Las técnicas descritas en el presente documento se pueden realizar utilizando imágenes de OCT obtenidas de un aparato de obtención de imágenes por OCT, por ejemplo, de un aparato como el ilustrado en la FIG. 1. Estas técnicas pueden integrarse en el propio aparato de obtención de imágenes por OCT, para producir un sistema de obtención de imágenes que integre la obtención de imágenes por OCT y las técnicas de detección del iris descritas en el presente documento.

En consecuencia, algunas realizaciones de la presente invención incluyen un aparato de procesamiento de imágenes de OCT, comprendiendo el aparato de procesamiento de imágenes de OCT una interfaz de comunicaciones para obtener datos de OCT obtenidos de un escaneo del ojo, y un circuito de procesamiento acoplado operativamente a la interfaz de comunicaciones y configurado como una o más de las técnicas descritas en el presente documento. Este aparato de procesamiento de imágenes de OCT puede corresponder al analizador/controlador 140 ilustrado en la FIG.

1, en algunas realizaciones.

Los datos de OCT obtenidos por el aparato de procesamiento de imágenes de OCT en estas diversas realizaciones comprenden una pluralidad de líneas A, algunas de las cuales pasan a través del iris y el cristalino del ojo y algunas de las cuales pasan a través del cristalino, pero no del iris. El circuito de procesamiento puede comprender uno o más microprocesadores, microcontroladores o similares, y un código de programa de almacenamiento de memoria asociado para su ejecución por parte de los microprocesadores, microcontroladores o similares, comprendiendo el código de programa instrucciones de programas informáticos para llevar a cabo todas las técnicas descritas en el presente documento, y también puede comprender, o en su lugar, otra lógica digital configurada para llevar a cabo la totalidad o parte de cualquiera de las técnicas descritas en el presente documento. Por lo tanto, el circuito de procesamiento está configurado para detectar una primera interfaz que se extiende a través de líneas A adyacentes, en donde se supone que al menos una porción de la primera interfaz detectada corresponde a la superficie anterior o a la superficie posterior del iris, y determina, para cada una de las líneas A adyacentes, una primera métrica derivada de uno o más píxeles de línea A cerca de la primera interfaz detectada, de manera que la primera métrica refleje una intensidad de señal de OCT asociada con la primera interfaz. El circuito de procesamiento está configurado, además, para determinar, para cada una de las líneas A adyacentes, una segunda métrica derivada de uno o más píxeles de línea A más alejados de la primera interfaz detectada que uno o más píxeles de línea A utilizados para derivar la primera métrica, de modo que la segunda métrica refleje la atenuación de la señal de OCT en uno o más puntos posteriores a la primera interfaz detectada, y calcular un parámetro de atenuación para cada una de las líneas A adyacentes, en función de las métricas primera y segunda. El circuito de procesamiento está configurado, además, para determinar, para cada una de las líneas A adyacentes, si la línea A pasa a través del iris, comparando el parámetro de atenuación con un valor de umbral.

En algunas realizaciones, el aparato de procesamiento de imágenes de OCT comprende, además, o está asociado con, una pantalla de vídeo, por ejemplo, la pantalla 160 ilustrada en la FIG. 1, y el circuito de procesamiento, están configurados, además, para usar o hacer que la pantalla muestre una representación visual de los datos de OCT, incluyendo la representación visual una indicación del borde de iris, en función de la determinación, para cada línea A, de si la línea A pasa por el iris.

El aparato de procesamiento de imágenes de OCT descrito anteriormente puede configurarse para llevar a cabo una o varias de las variantes de las técnicas descritas anteriormente, en diversas realizaciones. En consecuencia, en algunas realizaciones del aparato de procesamiento de imágenes de OCT, se supone que al menos una porción de la primera interfaz detectada corresponde a la superficie anterior del iris, y el circuito de procesamiento está configurado para determinar la primera métrica para cada una de las líneas A adyacentes, seleccionando un valor de píxel de línea A en un número predeterminado de píxeles de línea A debajo de la primera interfaz detectada. En otras realizaciones, se supone que al menos una porción de la primera interfaz detectada corresponde a la superficie anterior del iris, y el circuito de procesamiento está configurado para determinar la primera métrica para cada una de las líneas A adyacentes mediante el cálculo de un valor de píxel de línea A promedio para un intervalo de píxeles de línea A que comienza en un número predeterminado de píxeles de línea A por debajo de la primera interfaz detectada. En otras realizaciones más, se supone que al menos una porción de la primera interfaz detectada corresponde a la superficie posterior del iris, y el circuito de procesamiento está configurado para determinar la primera métrica para cada una de las líneas A adyacentes seleccionando un valor de píxel de línea A en un número predeterminado de píxeles de línea A por encima de la primera interfaz detectada. En otras realizaciones adicionales, se supone que al menos una porción de la primera interfaz detectada corresponde a la superficie posterior del iris, y el circuito de procesamiento está configurado para determinar la primera métrica para cada una de las líneas A adyacentes mediante el cálculo de un valor de píxel de línea A promedio para un intervalo de píxeles de línea A que comienza en un número predeterminado de píxeles de línea A por encima de la primera interfaz detectada.

En algunas realizaciones, el circuito de procesamiento está configurado para determinar la segunda métrica para cada una de las líneas A adyacentes calculando una mediana o media de píxeles de línea A para un intervalo de píxeles de línea A posteriores a la primera interfaz detectada. En algunas realizaciones, se supone que al menos una porción de la primera interfaz detectada corresponde a la superficie anterior del iris, y el circuito de procesamiento está configurado para detectar una segunda interfaz que se extiende a través de las líneas A adyacentes, donde se supone que al menos una porción de la segunda interfaz detectada corresponde a la superficie posterior del iris. En algunas de estas realizaciones, el circuito de procesamiento está configurado para determinar la primera métrica para cada una de las líneas A adyacentes mediante el cálculo de la mediana, la media o el máximo de los valores de píxeles de la línea A para los píxeles de la línea A entre las interfaces primera y segunda detectadas. En algunas de estas últimas realizaciones, el circuito de procesamiento está configurado para determinar la segunda métrica para cada una de las líneas A adyacentes mediante el cálculo de una mediana o media de píxeles de línea A para un intervalo de píxeles de línea A posteriores a la segunda interfaz detectada.

En algunas de las realizaciones descritas anteriormente, el circuito de procesamiento está configurado para calcular el parámetro de atenuación para cada una de las líneas A adyacentes en función de una de: la diferencia entre las métricas primera y segunda; y una relación entre la primera y la segunda métrica. En algunas realizaciones, el circuito de procesamiento está configurado para suavizar las diferencias calculadas o las relaciones calculadas, y calcular los parámetros de atenuación en función de las diferencias calculadas suavizadas o las relaciones calculadas suavizadas. En algunas realizaciones, los parámetros de atenuación se obtienen ajustando una curva a las diferencias calculadas o relaciones calculadas.

Las realizaciones específicas descritas anteriormente ilustran, pero no limitan la invención. También se debe entender que son posible numerosas modificaciones y variaciones de conformidad con los principios de la presente invención, tal y como se ha descrito anteriormente y se reivindica a continuación.

Claims (24)

REIVINDICACIONES

1. Un método para detectar un borde de un iris en obtención de imágenes por tomografía de coherencia óptica (OCT) de un ojo (10), comprendiendo el método:

obtener datos de OCT (310) obtenidos a partir de un escaneo del ojo, comprendiendo los datos de OCT una pluralidad de líneas A, algunas de las cuales pasan a través del iris (18) y el cristalino (14) del ojo y algunas de las cuales pasan a través del cristalino (14), pero no del iris (18);

detectar una primera interfaz (320) que se extiende a través de líneas A adyacentes, en donde se supone que al menos una porción de la primera interfaz detectada corresponde a la superficie anterior o a la superficie posterior del iris (18);

determinar, para cada una de las líneas A adyacentes, una primera métrica (330) derivada de uno o más píxeles de línea A cerca de la primera interfaz detectada, de modo que la primera métrica refleje una intensidad de señal de OCT asociada con la primera interfaz; caracterizado por

determinar, para cada una de las líneas A adyacentes, una segunda métrica (340) derivada de uno o más píxeles de línea A más alejados de la primera interfaz detectada que uno o más píxeles de línea A utilizados para derivar la primera métrica, de modo que la segunda métrica refleje la atenuación de la señal de OCT en uno o más puntos posteriores a la primera interfaz detectada;

calcular un parámetro de atenuación (350) para cada una de las líneas A adyacentes, en función de las métricas primera y segunda; y

determinar, para cada una de las líneas A adyacentes, si la línea A pasa a través del iris (18), comparando el parámetro de atenuación con un valor de umbral (360).

2. El método según la reivindicación 1, en donde se supone que al menos una porción de la primera interfaz detectada corresponde a la superficie anterior del iris, y en donde la primera métrica se determina para cada una de las líneas A adyacentes seleccionando un valor de píxel de línea A en un número predeterminado de píxeles de línea A por debajo de la primera interfaz detectada.

3. El método según la reivindicación 1, en donde se supone que al menos una porción de la primera interfaz detectada corresponde a la superficie anterior del iris, y en donde la primera métrica se determina para cada una de las líneas A adyacentes calculando un valor de píxel de línea A promedio para un intervalo de píxeles de línea A que comienza en un número predeterminado de píxeles de línea A por debajo de la primera interfaz detectada.

4. El método según la reivindicación 1, en donde se supone que al menos una porción de la primera interfaz detectada corresponde a la superficie posterior del iris, y en donde la primera métrica se determina para cada una de las líneas A adyacentes seleccionando un valor de píxel de línea A en un número predeterminado de píxeles de línea A por encima de la primera interfaz detectada.

5. El método según la reivindicación 1, en donde se supone que al menos una porción de la primera interfaz detectada corresponde a la superficie posterior del iris, y en donde la primera métrica se determina para cada una de las líneas A adyacentes calculando un valor de píxel de línea A promedio para un intervalo de píxeles de línea A que comienza en un número predeterminado de píxeles de línea A por encima de la primera interfaz detectada.

6. El método según la reivindicación 1, en donde la segunda métrica se determina para cada una de las líneas A adyacentes calculando una mediana o media de píxeles de línea A para un intervalo de píxeles de línea A posteriores a la primera interfaz detectada.

7. El método según la reivindicación 1, en donde se supone que al menos una porción de la primera interfaz detectada corresponde a la superficie anterior del iris, comprendiendo el método, además, detectar una segunda interfaz que se extiende a través de las líneas A adyacentes, en donde se supone que al menos una porción de la segunda interfaz detectada corresponde a la superficie posterior del iris, y en donde la primera métrica se determina para cada una de las líneas A adyacentes calculando una mediana, media o máximo de los valores de píxeles de línea A para los píxeles de línea A entre las interfaces primera y segunda detectadas.

8. El método según la reivindicación 7, en donde la segunda métrica se determina para cada una de las líneas A adyacentes calculando una mediana o media de píxeles de línea A para un intervalo de píxeles de línea A posteriores a la segunda interfaz detectada.

9. El método según la reivindicación 1, en donde calcular el parámetro de atenuación para cada una de las líneas A adyacentes comprende uno de:

calcular la diferencia entre las métricas primera y segunda, en donde el parámetro de atenuación se basa en la diferencia calculada; y

calcular una relación de las métricas primera y segunda, en donde el parámetro de atenuación se basa en la relación calculada.

10. El método según la reivindicación 9, en donde calcular el parámetro de atenuación comprende suavizar las diferencias calculadas o las relaciones calculadas, en donde los parámetros de atenuación se basan en las diferencias calculadas suavizadas o las relaciones calculadas suavizadas.

11. El método según la reivindicación 9, en donde los parámetros de atenuación se obtienen ajustando una curva a las diferencias calculadas o relaciones calculadas.

12. El método según la reivindicación 1, que comprende, además, mostrar una representación visual de los datos de OCT, incluyendo la representación visual una indicación del borde de iris, en función de la determinación, para cada línea A, de si la línea A pasa a través del iris.

13. Un aparato de obtención de imágenes por tomografía de coherencia óptica (OCT), que comprende:

una interfaz de comunicación (120) configurada para obtener datos de OCT obtenidos de un escaneo del ojo (10), comprendiendo los datos de OCT una pluralidad de líneas A, algunas de las cuales pasan a través del iris (18) y el cristalino (14) del ojo (10) y algunas de las cuales atraviesan el cristalino (14), pero no del iris (18); y

un circuito de procesamiento (140) acoplado operativamente a la interfaz de comunicación (120) y configurado para: detectar una primera interfaz (320) que se extiende a través de líneas A adyacentes, en donde se supone que al menos una porción de la primera interfaz detectada corresponde a la superficie anterior o a la superficie posterior del iris (18);

determinar, para cada una de las líneas A adyacentes, una primera métrica (330) derivada de uno o más píxeles de línea A cerca de la primera interfaz detectada, de modo que la primera métrica refleje una intensidad de señal de OCT asociada con la primera interfaz;

caracterizado por que el circuito de procesamiento (140) está configurado, además, para:

determinar, para cada una de las líneas A adyacentes, una segunda métrica (340) derivada de uno o más píxeles de línea A más alejados de la primera interfaz detectada que uno o más píxeles de línea A utilizados para derivar la primera métrica, de modo que la segunda métrica refleje la atenuación de la señal de OCT en uno o más puntos posteriores a la primera interfaz detectada;

calcular un parámetro de atenuación (350) para cada una de las líneas A adyacentes, en función de las métricas primera y segunda; y

determinar, para cada una de las líneas A adyacentes, si la línea A pasa a través del iris, comparando el parámetro de atenuación con un valor de umbral (360).

14. El aparato de obtención de imágenes por OCT según la reivindicación 13, en donde se supone que al menos una porción de la primera interfaz detectada corresponde a la superficie anterior del iris, y en donde el circuito de procesamiento está configurado para determinar la primera métrica para cada una de las líneas A adyacentes, seleccionando un valor de píxel de línea A en un número predeterminado de píxeles de línea A por debajo de la primera interfaz detectada.

15. El aparato de obtención de imágenes por OCT según la reivindicación 13, en donde se supone que al menos una porción de la primera interfaz detectada corresponde a la superficie anterior del iris, y en donde el circuito de procesamiento está configurado para determinar la primera métrica para cada una de las líneas A adyacentes, calculando un valor de píxel de línea A promedio para un intervalo de píxeles de línea A que comienza en un número predeterminado de píxeles de línea A por debajo de la primera interfaz detectada.

16. El aparato de obtención de imágenes por OCT según la reivindicación 13, en donde se supone que al menos una porción de la primera interfaz detectada corresponde a la superficie posterior del iris, y en donde el circuito de procesamiento está configurado para determinar la primera métrica para cada una de las líneas A adyacentes, seleccionando un valor de píxel de línea A en un número predeterminado de píxeles de línea A por encima de la primera interfaz detectada.

17. El aparato de obtención de imágenes por OCT según la reivindicación 13, en donde se supone que al menos una porción de la primera interfaz detectada corresponde a la superficie posterior del iris, y en donde el circuito de procesamiento está configurado para determinar la primera métrica para cada una de las líneas A adyacentes, calculando un valor de píxel de línea A promedio para un intervalo de píxeles de línea A que comienza en un número predeterminado de píxeles de línea A por encima de la primera interfaz detectada.

18. El aparato de obtención de imágenes por OCT según la reivindicación 13, en donde el circuito de procesamiento está configurado para determinar la segunda métrica para cada una de las líneas A adyacentes mediante el cálculo de una mediana o media de píxeles de línea A para un intervalo de píxeles de línea A posteriores a la primera interfaz detectada.

19. El aparato de obtención de imágenes por OCT según la reivindicación 13, en donde se supone que al menos una porción de la primera interfaz detectada corresponde a la superficie anterior del iris, y en donde el circuito de procesamiento está configurado, además, para detectar una segunda interfaz que se extiende a través de las líneas A adyacentes, en donde se supone que al menos una porción de la segunda interfaz detectada corresponde a la superficie posterior del iris, y en donde el circuito de procesamiento está configurado para determinar la primera métrica para cada una de las líneas A adyacentes mediante el cálculo de una mediana, media, o máximo de valores de píxeles de línea A para píxeles de línea A entre las interfaces primera y segunda detectadas.

20. El aparato de obtención de imágenes por OCT según la reivindicación 19, en donde el circuito de procesamiento está configurado para determinar la segunda métrica para cada una de las líneas A adyacentes mediante el cálculo de una mediana o media de píxeles de línea A para un intervalo de píxeles de línea A posteriores a la segunda interfaz detectada.

21. El aparato de obtención de imágenes por OCT según la reivindicación 13, en donde el circuito de procesamiento está configurado para calcular el parámetro de atenuación para cada una de las líneas A adyacentes en función de una de:

la diferencia entre la primera y la segunda métrica; y

una relación entre la primera y la segunda métrica.

22. El aparato de obtención de imágenes por OCT según la reivindicación 21, en donde el circuito de procesamiento está configurado para suavizar las diferencias calculadas o las relaciones calculadas y calcular los parámetros de atenuación en función de las diferencias calculadas suavizadas o las relaciones calculadas suavizadas.

23. El aparato de obtención de imágenes por OCT según la reivindicación 21, en donde el circuito de procesamiento está configurado para obtener los parámetros de atenuación ajustando una curva a las diferencias calculadas o relaciones calculadas.

24. El aparato de obtención de imágenes por OCT según la reivindicación 13, que comprende, además, una pantalla, en donde el circuito de procesamiento está configurado para usar la pantalla o hacer que esta muestre una representación visual de los datos de OCT, incluyendo la representación visual una indicación del borde de iris, en función de la determinación, para cada línea A, de si la línea A pasa por el iris.