JP2014500096A - 光干渉断層法を用いたスキャン及び処理 - Google Patents

Abstract

幾つかの実施形態に基づく眼の検査方法は、眼角膜に中心を合わせられ、ｒ回繰り返されるｎ個の放射状スキャンと、ｒ回繰り返されるｃ個の円形スキャンと、ｎ^＊個のラスタスキャンとを含むスキャンパターンであって、スキャンパターンがｍ回繰り返され、各スキャンがＡ−スキャンを含み、ｎが０以上の整数であり、ｒが１以上の整数であり、ｃが０以上の整数であり、ｎ^＊が０以上の整数であり、ｍが１以上の整数であり、ａが１以上の整数であり、ｎ、ｒ、ｃ、ｎ^＊及びｍの値がターゲット測定のためのＯＣＴデータを提供するように選択されるスキャンパターンによってＯＣＴデータを取得するステップと、ＯＣＴデータを処理して、ターゲット測定を取得するステップとを有する。
【選択図】図１

Description

本出願は、２０１０年１２月３日に出願された米国仮出願番号第６１／４１９，８００号及び２０１１年１２月３日に出願された米国非仮出願番号第１３／３１０，６２６号の優先権を主張し、これらは、引用によって全体が本願に援用される。

本発明は、眼科において、病気又は他の何らかの生理的状態の診断及び治療のために画像を収集及び処理する方法及びシステムに関する。

光干渉断層法（Optical Coherence Tomography：ＯＣＴ）は、マイクロメートル単位の分解能で３次元（３Ｄ）データセットを捕捉する光信号イメージング及び処理技術である。このＯＣＴイメージング方式は、過去１５年間に亘り、関心の対象、例えば、人間の眼の網膜等の非侵襲的イメージングのために一般的に使用されてきた。眼科の分野において、ユーザ及び臨床医は、ＯＣＴスキャンの結果として得られる網膜の断面画像によって、様々な種類の眼の病理を評価することができる。しかしながら、時間領域技術（time-domain technology：ＴＤ−ＯＣＴ）に基づくイメージングデバイスのスキャン速度の制約のため、網膜全体の評価及び検査のために取得できる断面画像の数は非常に限られている。新世代のＯＣＴ技術であるフーリエ領域又はスペクトル領域光干渉断層法（Fourier-Domain or Spectral Domain Optical Coherence Tomography ：ＦＤ／ＳＤ−ＯＣＴ）は、ＴＤ−ＯＣＴから著しく進歩し、例えば、データスキャン速度及び分解能等のＯＣＴにおける多くの制約を克服している。現在では、約１７，０００〜４０，０００Ａ−スキャン毎秒の典型的なスキャン速度を有するＦＤ−ＯＣＴによって、高密度ラスタスキャン又は繰返し断面スキャンによる３Ｄデータセットが実現されている。ＦＤ−ＯＣＴ技術の更に新しい世代では、スキャン速度は、７０，０００〜１００，０００Ａ−スキャン毎秒に高められることが予想される。

したがって、ＯＣＴデータを収集及び解析するための、より優れた、より系統的なシステムが求められている。

幾つかの実施形態に基づく眼の検査の方法は、眼角膜に中心を合わせられ、ｒ回繰り返されるｎ個の放射状スキャンと、ｒ回繰り返されるｃ個の円形スキャンと、ｎ^＊個のラスタスキャンとを含むスキャンパターンであって、スキャンパターンがｍ回繰り返され、各スキャンがＡ−スキャンを含み、ｎが０以上の整数であり、ｒが１以上の整数であり、ｃが０以上の整数であり、ｎ^＊が０以上の整数であり、ｍが１以上の整数であり、ａが１以上の整数であり、ｎ、ｒ、ｃ、ｎ^＊及びｍの値がターゲット測定のためのＯＣＴデータを提供するように選択されるスキャンパターンによってＯＣＴデータを取得するステップと、ＯＣＴデータを処理して、ターゲット測定を取得するステップとを有する。

幾つかの実施形態では、ＯＣＴイメージングシステムは、眼角膜に中心を合わせられ、ｒ回繰り返されるｎ個の放射状スキャンと、ｒ回繰り返されるｃ個の円形スキャンと、ｎ^＊個のラスタスキャンとを含むスキャンパターンであって、スキャンパターンがｍ回繰り返され、各スキャンがＡ−スキャンを含み、ｎが０以上の整数であり、ｒが１以上の整数であり、ｃが０以上の整数であり、ｎ^＊が０以上の整数であり、ｍが１以上の整数であり、ａが１以上の整数であり、ｎ、ｒ、ｃ、ｎ^＊及びｍの値がターゲット測定のためのＯＣＴデータを提供するように選択されるスキャンパターンによってＯＣＴデータを取得するＯＣＴイメージャと、ＯＣＴデータを処理して、ターゲット測定を取得するコンピュータとを備える。

角膜厚測定及びトポグラフィに適する例示的なスキャン構成を示す図である。 角膜屈折力の測定に適する例示的なスキャン構成を示す図である。 本発明の幾つかの実施形態に基づく角膜厚画像の取得を説明するフローチャートである。 図３ａに示すステップによって取得された角膜厚マップの具体例を示す図である。 角膜画像の横断面の具体例を示す図である。 本発明の幾つかの実施形態に基づく正味角膜屈折力の取得を説明するフローチャートである。 ＯＣＴイメージャの具体例を示す図である。 ＯＣＴイメージャと他の光学イメージング方式との組合せを示す図である。 幾つかの実施形態に基づく角膜トポグラフィイメージングによる画像の具体例を示す図である。 ａ、ｂ及びｃは、眼軸長スキャンパターンのために同時に取得された例示的な角膜及び網膜画像を示す図である。 ａ及びｂは、網膜ＲＰＥの位置を特定する具体例を示す図である。 ａ及びｂは、重度白内障患者のために網膜ＲＰＥの位置を特定する具体例を示す図である。 ボルメトリック眼軸長スキャンパターンの例示的な画像を示す図である。 本発明の幾つかの実施形態におけるデータ位置合わせ及び動き補正のための解剖学的な目印としての瞳孔中心及び角膜輪部の画像を示す図である。 本発明の幾つかの実施形態に基づく後方及び総合的角膜屈折力マップの取得を説明するフローチャートである。 隅角間スキャンパターンから算出された測定、ＡＣＤ及びＡＣＷの具体例を示す図である。 隅角間スキャンパターンから算出された測定、ＡＯＤ５００、ＡＯＤ７５０、ＴＩＳＡ５００及びＴＩＳＡ７５０の他の具体例を示す図である。 レンズスキャンパターンから算出されたレンズ厚測定の具体例を示す図である。 角膜頂の検出の具体例を示す図である。 図１６からのレンズ厚強度プロフィルを加えた強度プロフィルにおける眼軸長測定を表す具体例を示す図である。 緑内障及び網膜に適する例示的なスキャン構成を示す図である。

光干渉断層法（Optical Coherence Tomography：ＯＣＴ）技術は、３次元（３Ｄ）データセットにおいて情報が豊富なコンテンツを得るために医療分野で一般的に使用されている。ＯＣＴは、外科的処置の間に、カテーテルプローブのための画像を提供するために使用することができる。歯科分野では、ＯＣＴは、歯科処置を誘導するために使用されている。眼科の分野では、ＯＣＴは、正確で高分解能の３次元データセットを生成することができ、これを用いて、角膜及び網膜における異なる眼疾患を検出及び監視することができる。異なる分野及び異なる臨床用途のために異なるスキャン構成が開発されている。例えば、神経節細胞複合体（ganglion cell complex：ＧＣＣ）における情報を取得するためのスキャン構成が設計されている（米国特許公開番号第２００８／０３０９８８１号参照）。ＧＣＣは、緑内障の臨床診断に有用な正確な情報を提供することが証明されている（「Tan O. et al., [Ophthalmology, 116:2305-2314 (2009)］」参照）。また、他の有用なスキャン構成及び方法も開示されている（例えば，米国特許第７，７４４，２２１号参照）。

特定のスキャン構成は、特定の臨床用途に利用できる。以下では、異なるスキャン構成の幾つかの実施形態についても開示する。これらのスキャン構成は、ＯＣＴ技術の用途を異なる臨床用途に更に拡大し、ＯＣＴ技術によって得られる３Ｄデータセットの品質を向上させ及び情報を充実させる。

データ収集システムにおける技術的進歩によって、大規模な量のデータを生成することができるようになり、この増加率は、伸び続けている。これらの進歩の結果、多数のスキャンパターンを用いて、異なる方向及び向きで異なる関心領域を捕捉することができるようになった。３次元データセットをより系統的に捕捉し、異なる臨床的要求に対して、標準化された一貫性があるスキャンパターンのを設定することが期待されるスキャンパターン設計のためのシステムを開示する。幾つかの実施形態では、スキャンパターンは、角膜領域を実質的に覆う。幾つかの実施形態では、スキャンパターンは、複数の放射状ラインと、少なくとも１つの円とを含み、放射状ラインは、この円の中心で交差する。また、本発明は、これらの３次元データセットを処理するシステム及び方法も開示する。幾つかの実施形態では、ＯＣＴ画像を処理し、角膜領域の少なくとも１つの特徴を判定する。

図６ａは、本発明の幾つかの実施形態に基づいてＯＣＴデータセットを拡張する際に使用できるＯＣＴイメージャ６００の具体例を示している。ＯＣＴイメージャ６００は、光源６０１を含み、光源６０１は、カプラ６０３に光を供給し、カプラ６０３は、サンプリングアームを介してＸＹスキャン６０４に光を方向付け、参照アームを介して光遅延６０５に光を方向付ける。ＸＹスキャン６０４は、眼６０９を横切るように光をスキャンし、眼６０９からの反射光を回収する。眼６０９から反射する光は、ＸＹスキャン６０４によって捕捉され、カプラ６０３において、光遅延６０５から反射した光と結合されて、干渉信号が生成される。干渉信号は、検出器６０２に供給される。ＯＣＴイメージャ６００は、時間領域ＯＣＴイメージャであってもよく、この場合、光遅延６０５をスキャンすることによって深度（又はＡ−スキャン）が得られ、又はフーリエ領域イメージャであってもよく、この場合、検出器６０２は、波長の関数として干渉信号を捕捉する分光光度計である。何れの場合も、ＯＣＴ Ａ−スキャンは、コンピュータ６０８によって捕捉される。コンピュータ６０８は、ＸＹパターンに沿った一連のＡ−スキャンを用いて、３Ｄ ＯＣＴデータセットを生成する。また、本発明の幾つかの実施形態に基づき、コンピュータ６０８を用いて、３Ｄ ＯＣＴデータセットを２Ｄ画像に処理することもできる。コンピュータ６０８は、データを処理できる如何なるデバイスであってもよく、関連するデータストレージ、例えば、メモリ又は固定ストレージ媒体、及びサポート回路と共に幾つのプロセッサ又はマイクロコントローラを含んでいてもよい。

図６ｂは、ＯＣＴイメージャ６００が他の光学イメージャ６２２に接続されたシステムを示している。光学イメージャ６２２は、例えば、角膜トポグラフィイメージャ、ビデオイメージャ、網膜アダプタ又は他の光デバイスであってもよい。光学イメージャ６２２からの光ビーム及びＯＣＴ６００からの光ビームは、例えば、ビームスプリッタ６２０によって結合し、オブジェクト６０９に方向付けてもよい。光学イメージャ６２２及びＯＣＴ６００の両方は、コンピュータ６０８によって制御でき、これらからの画像は、コンピュータ６０８が取得し、処理する。コンピュータ６０８は、標準的な如何なるコンピュータであってもよく、ユーザインタフェース、例えば、キーボード、タッチスクリーン、ポインタデバイス、ビデオスクリーン及びオーディオデバイス等を含むことができる。コンピュータ６０８は、画像を保存及び処理し、並びにデータ解析及びイメージャ制御のためのプログラムを保存及び実行するためのメモリ及び固定データストレージデバイスを含むことができる。

パートＡ．スキャンパターンの設計
図１は、図６に示すＯＣＴイメージャ６００において利用できる本発明の実施形態に基づく例示的なスキャン構成１００を示している。スキャン構成１００は、角膜及び前眼部の測定、例えば、角膜厚測定やトポグラフィ測定等の異なる測定及び用途のためのＯＣＴデータセットの取得に適する系統的なスキャンパターン設計スキームに従う。

図１に示すように、スキャン構成１００は、放射状Ｂ−スキャン（放射状スキャン１０１〜１１２を示している。）と、円形Ｂ−スキャン（スキャン１１４〜１１６を示している。）と、水平ラスタＢ−スキャン（スキャン１２０〜１３４を示している。）とを含む。包括的に言えば、スキャン構成１００は、幾つの放射状スキャン、幾つの円形スキャン及び幾つの水平スキャンを含んでいてもよい。スキャン構成１００に沿って、Ａ−スキャンデータが取得される。また、更なるスキャン方向（例えば、垂直スキャン）を含ませてもよい。包括的に言えば、図１に示す一般化されたスキャンパターンを利用して、スキャンパターンを特定のタイプの解析のために適応化することができる。

スキャンパターン１００は、以下のパラメータによって特徴付けることができる。

・ａは、Ｂ−スキャン毎のＡ−スキャンの数を表す
・ｒは、繰り返される放射状（経線）スキャン１０１〜１１２の数を表す。ここで、ｒ＝１，２，３，…，Ｒである。

・ｎは、放射状（経線）スキャン１０１〜１１２の数を表す。ここで、ｎ＝０，１，２，３，…，Ｎである。

・ｎ^＊は、ラスタ（水平）スキャン１２０〜１３４の数を表す。ここで、ｎ^＊＝０，１，２，３，…，Ｎである。

・ｃは、円形スキャン１１４〜１１６の数を表す。ここで、ｃ＝０，１，２，３，…，Ｃである。

・ｍは、繰り返されるスキャンパターン１００の数を表す。ここで、ｍ＝１，２，３，…，Ｍである。

・ｔは、総スキャン時間を表す。

望まれている用途及び情報データに応じてこれらのパラメータを調整して、最適のスキャニング特性を得ることができる。例えば、Ｂ−スキャン毎のＡ−スキャンの数を増やすことによって、通常、画像の品質が高くなるが、Ａ−スキャンの数の増加のために、スキャンの時間ｔがより長くなる。各スキャンパターン内で繰り返される経線スキャンの数ｒを増加させると、所望のデータをスキャンするための時間が長くなる可能性はあるが、ｒの増加によって、繰り返される放射状スキャンの間に瞬時に生じる眼球運動を検出するための重要な情報を捕捉することができる。同様に、繰り返される放射状スキャンによって得られる追加的データは、繰り返されたデータについてスキャン平均化を行うことによって、スキャンの品質及び信頼性を更に向上させることができる。スキャンパターン１００は、放射状スキャン及び円形スキャンの両方を含むので、ＯＣＴデータは、スキャンパターンの中心の付近において、より密度が高く、周辺部において、密度が低くなる。放射状スキャンｎ及び／又は円形スキャンｃの数を増加させることによって、周辺部におけるスキャン密度を高め、これによって、より粗いスキャン構成の場合に生じるような関連する特徴の検出漏れを防ぐことができる。スキャン１１４等の円形スキャンは、好ましくは、放射状スキャン（スキャン１０１〜１１２）の中心と同軸であり、この種のスキャンを用いて、角膜の傾斜検出等のスキャン位置合わせ及び／又はデータ傾斜検出を行うことができる。放射状スキャン１０１〜１１２の長さ及び円形スキャン１１４の直径は、特定の必要性に応じて設計することができる。光干渉断層法（ＯＣＴ）に加えて、超音波技術等の他のイメージング方式に上述のスキャンパターン設計を適用することもできる。

総スキャン時間ｔは、スキャンパターンの設計において注目される主要なパラメータである。眼科の分野では、人間の眼は、１秒あたり数十回のマイクロサッカード運動（microsaccadic motions）を行い、総スキャン時間を長くすると、多くの場合、動きアーチファクトが観察される。完全なスキャンパターンのための総スキャン時間ｔは、上述したパラメータ［ａ，ｒ，（ｎ＋ｃ），ｍ］によって定まり、以下の式に基づいて算出される。

ｔ＝（ａ×ｒ×（ｎ＋ｃ）×ｍ）／Ｓ
ここで、Ｓは、使用されるイメージングシステムのスキャン速度である。ラスタスキャンのみの場合、総スキャン時間は、以下のようになる。

ｔ＝（ａ×ｒ×ｎ^＊×ｍ）／Ｓ
なお、スキャンセグメントのスキャン方向及びスキャン順序（放射状スキャン及び円形スキャン）は、一方のスキャンセグメントの終了点と、他方のスキャンセグメントの開始点との間の移動距離を最小化するように設定することができる。それぞれが放射状セグメント及び円形セグメントの組を含む複数のスキャンパターンをｍ回繰返すことによって、更なるデータ処理のスキャン品質及び信頼性を向上させる有益な情報を提供できる。ｎ回の放射状スキャンの組において、患者の眼６０９の瞳孔のｘ−ｙ位置に関する情報及びオブジェクトである眼６０９の角膜の３次元的方向（ｘ−ｚ平面及びｙ−ｚ平面における傾斜角）を取得することができる。これらを後続するＯＣＴスキャンの組の瞳孔位置及び角膜の傾斜と比較することによって、角膜屈折力の測定、角膜厚マップ（pachymetry map）及びトポグラフィマップ（topography map）生成等の更なるデータ処理及び測定評価において、眼の動きを検出及び補償できる。

特定のスキャンパターンを特定する簡単な表記法として各スキャンパターンを［ａ，ｒ，（ｎ＋ｃ＋ｎ^＊），ｍ］のように指定することができる。放射状スキャン及び円形スキャンのみを含む特定のスキャンパターンは、［ａ，ｒ，（ｎ＋ｃ），ｍ］のように指定することができる。この表記における放射状スキャンは、特に指定がない場合、等角的な間隔で配置される。円形スキャンは、放射状スキャンの交線を中心とする同心円である。水平スキャンは、スキャン毎に等間隔に配置され、水平スキャンで覆われるブロックの中心は、放射状スキャンの交線及び円形スキャンの中心に重なる。更に、スキャンパターンを実行する順序を調整して、全体のタイミングを最適化することができる。例えば、図１の放射状スキャン１０１〜１１２は、それぞれの放射状スキャンの方向を矢印で示しており、これらは、異なるスキャン間のＯＣＴビームの位置変更が最小となるように配置されており、これによって、ＯＣＴ６００がスキャンパターン１００内の個々のスキャンのためのセットアップに要する時間を短縮している。

幾つかの異なるスキャンパターンを以下に示す。これらのスキャンパターンは、特定のデータ解析に固有のものであり、眼のパラメータの高品質測定を得るための具体例として示す。オブジェクト６０９が眼でない場合、本発明の側面に基づく他のスキャンパターンを用いてもよい。何れの場合も、以下に示すスキャンパターン１００は、探索される特定のパラメータを高い信頼度で正確に測定するために十分な密度のＯＣＴデータを提供する。

Ａ１．角膜厚スキャンパターン［１０２４，２，（１２＋１），３］
図１のスキャン構成１００は、上述したような設計スキームを採用している。［１０２４，２，（１２＋１），３］スキャンパターンは、角膜厚スキャン（Pacymetry scans）のために特に有用である場合がある。このスキャン構成は、各スキャンセット毎に２回繰り返される（ｒ＝２）１２個の放射状スキャン１０１〜１１２（ｎ＝１２）及び１つの円形スキャン１１４（ｃ＝１）を含み、このようなスキャンセットを３回繰り返して（ｍ＝３）、このスキャンパターンを生成する。幾つかの実施形態では、放射状セグメント１０１〜１１２の長さは約１１ｍｍとしてもよく、円形セグメント１１４の直径は、約３ｍｍとしてもよい。スキャン構成１００は、角膜厚測定（corneal pachymetry）及び直径約１１ｍｍの関心領域をカバーするトポグラフィマップを取得するのに適している。各放射状スキャン１０１〜１１２の長さは、包括的に、約９〜約１２ｍｍの範囲にある。円形スキャンの直径は、関心領域によって異なっていてもよい。ａ＝１０２４であるスキャンパターン１００の概算的総スキャン時間ｔは、スキャン速度を７０，０００Ａ−スキャン毎秒と仮定すると、ｔ＝（１０２４×２×（１３）×３）／７０，０００＝１．１４秒である。総スキャン時間ｔは、ＯＣＴスキャナのスキャン速度によって異なる。

スキャン構成１００の放射状セグメント１０１〜１１２のそれぞれにおいて、各セグメントは、スキャン構成１００内の各セグメントの矢印の向きに、複数回、例えば、２回繰り返してもよい。図１に示すように、スキャン構成は、スキャンセグメント１０１から矢印の向きで開始され、そして、スキャンセグメント１０１の終了点から開始される矢印１０２の向きでスキャンセグメント１０２がスキャンされる。このようなスキャン配置を用いることによって、連続するスキャンセグメント間での移動距離が最小化され、総スキャン時間ｔが短縮される。このスキャン配置は、スキャンセグメント１１２が終了するまで続けられ、続いて、円形スキャンセグメント１１４を取得することができる。これによってスキャン構成１００の１セットが完了し、そして、これと同じスキャン構成セットを例えば、３回繰り返すことができる。当業者は、本発明の範囲内でスキャン順序の異なる配置を想到することができる。例えば、円形スキャン１１４を最初のスキャンセグメントとし、これに放射状スキャン１０１を続けてもよい。他の具体例では、放射状スキャンを２回より少なく又は多く繰り返してもよく、図１に示す方向に従うことに代えて、互いに逆方向にスキャンを行って、移動時間を最小化してもよい。

Ａ２．角膜屈折力スキャンパターン［１０２４，２，（８＋１），３］
図２に示すスキャン構成２００は、上述した系統的設計手法を用いるスキャンパターン構成１００の他の具体例である。スキャンパターン２００は、［１０２４，２，（８＋１），３］と指定することができる。スキャンパターン２００は、各スキャンセット毎に２回繰り返される（ｒ＝２）８個の放射状スキャン２０１〜２０８及び１個の円形スキャン２１０を含んでいる。このスキャンセットを３回繰り返して（ｍ＝３）、このスキャンパターン２００を生成する。幾つかの実施形態では、放射状セグメント２０１〜２０８の長さは約６ｍｍであり、円形セグメント２１０の直径は、約３ｍｍである。スキャン構成２００は、直径が最大で約６ｍｍの関心領域について、角膜屈折力測定値を取得するのに適している。ａ＝１０２４であるスキャンパターン２００の概算的総スキャン時間ｔは、スキャン速度を７０，０００Ａ−スキャン毎秒と仮定すると、ｔ＝（１０２４×２×（９）×３）／７０，０００＝０．７９秒である。図２に示すこのスキャン設計には、他の変形及び配置を容易に適用できる。

スキャンパターン２００においても、必要であれば、異なる数の放射状スキャン及び円形スキャンを用いることができる。例えば、１６個の放射状スキャンを用いて、スキャンパターン２００の周辺部でのスキャン密度を更に高め、より粗いスキャンで生じる小さい角膜の特徴の見逃しを減らすことができる。約１８ｍｍの長さで、より長い放射状スキャンを用いることによって、スキャンパターン２００は、眼の角膜及び前眼部の強膜表面をカバーすることができる。このようにスキャン面積を広くすることによって、例えば、コンタクトレンズのフィッティング及び設計を補助するための有用な情報を得ることができる。

Ａ３．角膜トポグラフィイメージングによる角膜厚スキャンパターン［２０４８，４，（１６＋２），１］
診療で用いられる角膜トポグラフィ器具は、多くの場合、プラチド（Placido）ベースの反射画像分析に基づいている。図６ｂに示す光学イメージャ６２２は、角膜トポグラフィ器具であってもよい。図７に示すように、角膜トポグラフィイメージングは、角膜の前面に投写された複数の同心のリング７１０の反射像の解析を用いる。反射像は、電荷結合素子（charge-coupled device：ＣＣＤ）カメラで捕捉される。そして、コンピュータ６０８のコンピュータソフトウェアがデータを解析し、結果、例えば、軸方向湾曲マップ（axial curvature map）、接曲率マップ（tangential curvature map）、隆起マップ（elevation map）、屈折力マップ（refractive power map）及び高次収差マップ（high-order aberrations map）を表示する。

角膜トポグラフィイメージングを用いる利点の１つは、データが略々同時に取得され、したがって、動きアーチファクトを最小化することができるという点である。他の利点は、２Ｄｘ−ｙ平面で取得されるデータの数（解像度）がＯＣＴイメージングより多い（細かい）点である。一方、角膜の後面をイメージングできないという制約が主な欠点である。後面に関連する全てのマップ及び測定値は、ある種の数学的モデルによって推定され、このため、最適な結果が得られないことがある。そこで、本発明の幾つかの実施形態では、図６ｂに示すように、角膜トポグラフィイメージング及びＯＣＴイメージングを統合して、より信頼性が高い測定値及び結果を得る。

幾つかの実施形態では、各スキャンセット１００毎に４回繰り返される（ｒ＝４）１６個の放射状スキャン（ｎ＝１６）及び２個の円形スキャン（ｃ＝２）を含み、繰返しなし（ｍ＝１）の［２０４８，４，（１６＋２），１］スキャン構成を用いて、角膜厚測定のためのこのスキャンパターンを生成することができる。

放射状セグメント及び円形セグメントの長さは、所望の臨床用途に基づいて決定することができる。幾つかの実施形態では、放射状セグメントの長さを約１１ｍｍとし、円形セグメントの直径をそれぞれ約３ｍｍ、５ｍｍとしてもよい。このスキャン構成は、直径約１１ｍｍの関心領域をカバーする角膜厚マップの取得及び角膜トポグラフィイメージングに適する。各放射状スキャンの長さは、通常、約９〜約１１ｍｍの範囲にあり、円形スキャンの直径は、関心領域に応じて異なっていてもよい。ａ＝１０２４であるスキャンパターン１００の概算的総スキャン時間ｔは、スキャン速度を７０，０００Ａ−スキャン毎秒と仮定すると、ｔ＝（２０４８×４×（１８）×１）／７０，０００＝２．１１秒である。総スキャン時間ｔは、ＯＣＴスキャナのスキャン速度によって異なる。

スキャン順序の詳細は、セクションＡ１で上述したものと同様である。当業者は、本発明の範囲内でスキャンパラメータが異なる変形例を想到することができる。例えば、スキャンパターンを［２０４８，１，（１６＋２），４］として指定することができ、この場合、放射状スキャンは、繰り返されないが、各スキャンセットは、４回繰り返される（ｍ＝４）。

より多くのデータを取得する目的の１つは、ＯＣＴデータを角膜トポグラフィイメージングの結果によりよく統合することである。スキャン時間は、角膜トポグラフィイメージングを用いないスキャンパターン（セクションＡ１）より長いが、ＯＣＴ前面／後面データを角膜トポグラフィデータに置換して後処理することによって、誘発された動きアーチファクトを軽減できる。本発明では、動き補正や画像位置合わせ等の後処理法（post-processing methods）を用いることができる。

Ａ４．隅角間（Angle-to-Angle：ＡＴＡ）スキャンパターン［２０４８，４，（１６＋２），１］
幾つかの実施形態では、各スキャンセット毎に４回繰り返される（ｒ＝４）１６個の放射状スキャン及び２個の円形スキャンを含み、繰返しなし（ｍ＝１）（スキャンパターン指示［２０４８，４，（１６＋２），１］）のスキャン構成を用いて、隅角間測定（angle-to-angle measurement）のためのスキャンパターンを生成することができる。放射状セグメント及び円形セグメントの長さは、所望の臨床用途に基づいて決定することができる。幾つかの実施形態では、放射状セグメントの長さを約１６ｍｍとし、円形セグメントの直径を約３ｍｍ、５ｍｍとしてもよい。図１４に示すように、スキャン構成は、前房幅（Anterior Chamber Width：ＡＣＷ）、前房深度（Anterior Chamber Depth：ＡＣＤ）の取得、並びに様々な角度測定、例えば、隅角開放距離（Angle Opening Distance：ＡＯＤ）及び小柱虹彩空間面積（Trabecular Iris Space Area：ＴＩＳＡ）の測定に適する。各放射状スキャンの長さは、通常、約１１〜約１６ｍｍの範囲にあり、円形スキャンの直径は、関心領域に応じて異なっていてもよい。スキャンパターンの概算的総スキャン時間ｔは、スキャン速度を７０，０００Ａ−スキャン毎秒と仮定すると、ｔ＝（２０４８×４×（１８）×１）／７０，０００＝２．１１秒である。総スキャン時間ｔは、ＯＣＴスキャナのスキャン速度によって異なる。

スキャン順序の詳細は、セクションＡ１で上述したものと同様である。当業者は、本発明の範囲内でスキャンパラメータが異なる変形例を想到することができる。例えば、スキャンパターンを［２０４８，１，（１６＋２），４］として指定することができ、この場合、放射状スキャンは、繰り返されないが、各スキャンセットは、４回繰り返される（ｍ＝４）。このスキャンパターンによって、より多くのデータを収集でき、様々な半径方向における様々な測定値をよりよく評価でき、及び３Ｄ表現のためのデータをよりよく集めることができる。

Ａ５．水晶体スキャンパターン［２０４８，４，（０＋４），１］
幾つかの実施形態では、各スキャンセット毎に４回繰り返される（ｒ＝４）４個の放射状スキャンを含み、このようなスキャンセットの繰返しなし（ｍ＝１）の構成を用いて、水晶体測定のためのスキャンパターンを生成する。放射状セグメントの長さは、所望の臨床用途に基づいて決定することができる。幾つかの実施形態では、放射状セグメントの長さを１１ｍｍとする。このスキャン構成は、様々な半径方向における水晶体厚の取得に適する。各放射状スキャンの長さは、通常、約９〜約１１ｍｍの範囲にあり、関心領域に応じて異なっていてもよい。スキャンパターンの概算的総スキャン時間ｔは、スキャン速度を７０，０００Ａ−スキャン毎秒と仮定すると、ｔ＝（２０４８×４×４×１）／７０，０００＝０．４６秒である。総スキャン時間ｔは、ＯＣＴスキャナのスキャン速度によって異なる。

スキャン順序の詳細は、セクションＡ１で上述したものと同様である。当業者は、本発明の範囲内でスキャンパラメータが異なる変形例を想到することができる。例えば、スキャンパターンを［２０４８，１，（０＋４），４］として指定することができ、この場合、放射状スキャンは、繰り返されないが、各スキャンセットは、４回繰り返される（ｍ＝４）。複数回の繰返しのデータを取得する１つの目的は、水晶体の上面及び底面を自動的に高い信頼度で検出できるようにスキャン平均化を実行することである。

Ａ６．眼軸長スキャンパターン［５１２，１，１^＊，５］
本発明の幾つかの実施形態では、［５１２，１，１^＊，５］眼軸長スキャンパターンによって、角膜及び網膜のＢ−スキャン画像を同時に取得でき、ここで、１^＊は、単一の水平スキャン１２０を示す。この手法は、一般的に使用されている前眼部ＯＣＴスキャナ（anterior segment OCT scanner）に網膜アダプタを取り付けることによって実現することができる。図６ｂに示す光学イメージャ６２２は、網膜アダプタであってもよい。そして、ユーザは、スキャンパターンの中心を、図８ａの画像に示す角膜頂８１０、及び図８ｂのＯＣＴ Ｂ−スキャン画像に示す前眼部角膜表面の所定の小さい矩形領域８２０で囲われている最も明るい反射スポットに合わせる。後眼部（網膜）について、自動化された方法を呼び出して、自動Ｚ（Ｚ方向における自動アラインメント）機能を実行し、図８ｃに示すように、表示ウィンドウに網膜の信号が存在することを確実にすることができる。

幾つかの実施形態では、各スキャンセット毎に繰返しなし（ｒ＝１）の１つの水平ラスタスキャンを含み、このようなスキャンセットを５回繰り返す（ｍ＝５）スキャン構成を用いて、眼軸長測定のためのこのスキャンパターンを生成することができる。ラスタセグメントの長さは、所望の臨床用途に基づいて決定することができる。幾つかの実施形態では、ラスタセグメントの長さは網膜において約１ｍｍ、角膜において約２ｍｍである。このスキャン構成は、眼軸長測定値を取得するのに適する。図９ａに示すように、網膜ＲＰＥ（retinal pigment epithelium：網膜色素上皮）は、１ミリメートル範囲内では比較的平坦であり、したがって、図９ｂに示すように、ｘ（垂直）方向における強度値を合計することによって得られる強度プロフィルのピークは、ｚ（水平）方向における網膜ＲＰＥ位置ｚｒ^＊を表す。ラスタスキャンの長さは、通常、網膜において約０．５ｍｍから約２．０ｍｍの範囲であり、角膜において、約１．０ｍｍから約４．０ｍｍの範囲であり、関心領域に応じて変化させることができる。スキャンパターンの概算的総スキャン時間ｔは、スキャン速度を７０，０００Ａ−スキャン毎秒と仮定すると、ｔ＝（５１２×１×１×５）／７０，０００＝０．０４秒である。総スキャン時間ｔは、ＯＣＴスキャナのスキャン速度によって異なる。

他の既存の手法（例えば、ＩＯＬマスタ（IOL Master））に対して、このスキャンパターンを用いる１つの利点は、単に１回だけのＡ−スキャンではなく、より正確な測定のために複数のＡ−スキャンからデータを取得する点である。ここに開示するスキャンパターンの実施形態は、重度白内障患者に対して、図１０ａ（網膜断面Ｂ−スキャン）及び図１０ｂ（断面強度プロフィル）に示すように、網膜ＲＰＥの位置をより正確に特定することができる。

Ａ７．ボルメトリック眼軸長スキャンパターン［５１２，１，９^＊，５］
［５１２，１，９^＊，５］として示されるスキャンパターンを用いて、上述した（１つのｙ位置でスキャンされる）１回の水平ラスタスキャンパターンを（複数のｙ位置でスキャンされる）複数の水平ラスタスキャンに拡張して、５１２×９グリッドのＡ−スキャン（合計４６０８個のＡ−スキャン）を行うことによって、１×１ｍｍの網膜中心領域をカバーすることができる（すなわち、それぞれが５１２画素幅の９回のＢ−スキャン）。このようなパターンを図１１の画像に示す。

各スキャンセットにおいて繰返しなし（ｒ＝１）の９回の水平ラスタスキャン１１１０を含み、このようなスキャンセットを５回繰り返す（ｍ＝５）［５１２，１，９^＊，５］スキャン構成によって、このスキャンパターンを生成することができる。ラスタセグメントの長さは、所望の臨床用途に応じて決定でき、ラスタセグメントの長さは、好ましくは、網膜において約１ｍｍ及び角膜において約２ｍｍである。図１１に示すように、このスキャン構成は、眼軸長測定値を取得するのに適する。網膜ＲＰＥは、１ミリメートル範囲において比較的平坦であり、したがって、図９ｂに示す場合と同様に、ｘ（垂直）方向の強度値を合計することによって得られる強度プロフィルのピークは、ｚ（水平）方向における網膜ＲＰＥの位置を表す。ラスタスキャンの長さは、網膜において約０．５ｍｍから約２．０ｍｍの範囲であり、角膜において、約１．０ｍｍから約４．０ｍｍの範囲であり、関心領域に応じて変化させることができる。×××スキャンパターンの概算的総スキャン時間ｔは、スキャン速度を７０，０００Ａ−スキャン毎秒と仮定すると、ｔ＝（５１２×１×９×５）／７０，０００＝０．３６秒である。総スキャン時間ｔは、ＯＣＴスキャナのスキャン速度によって異なる。

他の既存の手法（例えば、ＩＯＬマスタ（IOL Master））及び図８について説明したスキャンパターンに対して、このスキャンパターンを用いる１つの利点は、２Ｄ（ｘ−ｙ）グリッドにおいてＡ−スキャンデータを取得する点である。重度白内障患者に対して、ボルメトリックスキャンパターンは、網膜ＲＰＥの位置をより正確に特定することができる。

Ａ８．緑内障及び網膜スキャンパターン
図１９は、図６ａを用いて説明したＯＣＴデバイスにおいて実現することができる包括的なスキャン構成の具体例である。このスキャン構成は、単一スキャン構成のユーティリティ及び機能を拡張する設計手法を用いる。一般的に実践されている手法では、通常、特定の病理の単一の関心領域を評価するように単一スキャン構成を調整する。本発明の幾つかの実施形態では、スキャン構成１９００は、単一スキャンのみによって、少なくとも２つの病理、特に、網膜及び緑内障を評価できるように設計される。図１９の例示的なスキャン構成は、中心窩１９２０を通過する１個の水平スキャンライン１９１０と、均等に離間して配置された１７個の垂直スキャンライン１９３０と、中心窩１９２０又はその近傍を中心として、複数回を平均化した７個の水平スキャンライン１９４０と、中心窩１９２０を中心として、複数回を平均化した１個の垂直スキャンライン１９５０とを含む。幾つかの実施形態では、垂直スキャンライン１９３０は、それぞれ５００μｍ離間して、全体で８×７ｍｍの領域をカバーし、水平スキャンライン１９４０及び垂直スキャンライン１９５０は、画像品質を向上させるために、５回を平均化している。この例示的なスキャン構成は、合計５８個のスキャンラインからなり、図６に関連して説明したものと同様のデバイスによって、約２６，０００Ａ−スキャン毎秒のスキャン速度を用いた場合、完成に約２．３秒かかり、７０，０００Ａ−スキャン毎秒のスキャン速度を用いれば、より高速なスキャンを達成できる。通常、関心領域にスキャン構成を位置決めするために患者の視線の方向を誘導する固定パターンが必要である。スキャン構成１９００においては、固定パターンは、好ましくは、特定の関心領域について、一時的に、中心から僅かにずれた位置に配置される。

このスキャン設計によって、ユーザは、一回の単一スキャンによって少なくとも２個の関心領域における重要なデータを得ることができる。このスキャン構成１９００を用いて網膜の健康状態を評価するために、網膜関心領域１９６０に重なるスキャンラインを用いて、解析のためのデータ及び画像表現を生成することができる。スキャン構成７００を用いて緑内障を診断するためには、神経節細胞複合体（ganglion cell complex：ＧＣＣ）関心領域１９７０に重なるスキャンラインを用いて、解析のためのデータ及び画像表現を生成することができる。

セクションＡ１〜Ａ８において説明したスキャン構成は、関心オブジェクトの一層の理解のために有用な高分解能ＯＣＴデータを提供できる。以下では、関心オブジェクトの有用な画像表現及び量的評価を生成するために用いることできるこれらのＯＣＴデータの様々な処理方法を説明する。

パートＢ．ＯＣＴデータ処理
Ｂ１．角膜厚マップ
図３ａは、角膜厚解析を可能にするＯＣＴデータの２Ｄ表現を生成するために用いることができる例示的なフローチャートを示している。図３ａのフローチャートは、コンピュータ６０８上で実行することができる。角膜厚測定用途のためのこの２Ｄ表現は、眼科の分野において、通常、角膜厚マップ（パキメトリマップ：pachymetry map）と呼ばれている。図１に示すスキャン構成を用いる図６に示すＯＣＴシステム６００は、非触方式であり、これを用いて、角膜の角膜厚情報を生成することができる。図１に示すスキャンパターン１００を用いる角膜厚マップは、角膜の重要な特徴、例えば、厚さ、面曲率及び連続性等を提供できる。このような情報を用いて、患者の眼の角膜の健康状態及び緑内障等の他の眼疾患を評価することができる。また、角膜厚測定は、特に、レーシック（LASIK）処置の前に、十分な角膜厚を確認して、角膜からの異常な膨らみを防ぐためにも不可欠である。

図３ａに示すように、角膜厚マップを生成する第１のステップであるステップ３１０では、スキャン構成からのＯＣＴデータを用いて、角膜表面の前方の境界を検出する。ステップ３１０で使用されるスキャンパターン１００は、例えば、セクションＡ１において説明した［１０２４，２，（１２＋１），３］スキャンパターンであってもよい。ＯＣＴデータでは、通常、異なる層及び関心領域を評価するために表面及び層セグメント化を実行する。層セグメント化には、異なるアルゴリズム、例えば、ソーベル（Sobel）演算子又はカニー（Canny）演算子によるエッジ検出を用いることができる。ステップ３１０において前方の境界を検出した後、次のステップであるステップ３２０において、画像の歪み補正（de-warp）を行う。未処理のＯＣＴ画像は、空気媒質、角膜媒質及び水媒質における光の速度の差に起因する空気−角膜界面及び角膜−水界面における屈折によって歪んでいる。異なる媒質の屈折率の差は、媒質を通過する光の速度に影響を与える。これらの媒質の屈折率は、高い精度で既知であるため、精度の高い画像処理を行って、異なる媒質の屈折率の差に起因する歪みを除去することができる。ステップ３２０において歪みを取り除いた後に、ステップ３３０において、後方の境界を検出できる。ステップ３３０では、ステップ３１０において層セグメント化を実行するために用いられアルゴリズムと同様のアルゴリズムを用いて、後方の境界を検出することができる。一旦、これらの２つの重要な角膜の関心層が検出されると、角膜の異なる特性を取得することができる。

一般的に関心が持たれる測定値は、角膜厚である。ステップ３４０では、角膜厚を算出できる。角膜厚は、前方の境界と後方の境界との間の距離として定義することができる。角膜厚マップを生成する最後のステップであるステップ３５０では、補間を実行する。各放射状スキャン１０１〜１１２毎に２つの境界の間の距離を算出する。そして、補間を実行して、放射状スキャンでは捕捉されなかった厚さの値を推定することができる。このような補間は、例えば、当分野で周知の双一次補間、双三次補間又はスプライン補間等の補間法によって、一次補間又は多次補間を用いて実行できる。補間されたデータにグレイスケール又は色マップを適用して、角膜厚マップを生成することができる。図３ｂは、隣接するカラーバー３７０によって示される値に対応する厚さ値３６０を有する角膜厚マップの具体例である。より明るいカラーを有する画素は、厚さ値がより大きい位置を表し、より暗い画素は、厚さ値がより小さい位置を表す。

Ｂ２．角膜屈折力の算出
図４は、角膜の断面画像の具体例を示している。角膜屈折力とは、光を屈折させ、オブジェクトを網膜にフォーカスする角膜の能力である。角膜屈折力は、異なる媒質で屈折率が異なるために、前面４１０及び後面４２０で異なる。図４の具体例に示すように、オブジェクトの光線が眼に入射すると、光は、屈折率ｎ_０＝１の空気媒質４３０を通過し、次に、屈折率ｎ_１＝１．３７６の角膜媒質４４０を通過し、そして、屈折率ｎ_２＝１．３３６の水媒質４５０を通過して網膜に達する。ここで、他のパラメータを用いてもよい（例えば、水媒質４５０は、異なる屈折率を有していてもよい）。

コンピュータ６０８上で実行して正味角膜屈折力（net corneal power）を算出するための例示的なフローチャートを図５に示す。ＯＣＴデータは、例えば、セクションＡ２で上述したスキャンパターン［１０２４，２，（８＋１），３］を用いて取得することができる。第１のステップ５１０では、経線毎に前方及び後方の境界検出を実行する。経線は、図２における各スキャンライン２０１〜２０８から取得されるＯＣＴデータである。このステップでは、図３における角膜厚マップの生成で説明した境界検出法と同様の境界検出法を用いることができる。上述のように、角膜の角膜頂４６０を中心とする３ｍｍの領域を選択して、中心領域の角膜屈折力を判定することができる。図４において、３ｍｍの中心領域は、角膜頂４６０から１．５ｍｍの等距離の縦の破線４６２によって画定されている。次のステップ５２０では、３ｍｍの領域内で最適当てはめ（best fit）を用いて、各経線について、前方及び後方の曲率を判定する。前方の曲率及び後方の曲率の具体例は、それぞれ曲線４１５、４２５として強調表示されている。次のステップであるステップ５３０では、各経線について、前方及び後方の屈折力を判定する。前方の屈折力は、以下の式を用いて計算できる。

Ｋ＝（ｎ_{ａｆｔｅｒ}−ｎ_{ｂｅｆｏｒｅ}）／Ｒ
ここで、Ｋは、表面の屈折力であり、ｎ_{ａｆｔｅｒ}は、表面の後の媒質の屈折率であり、ｎ_{ｂｅｆｏｒｅ}は、表面の前の媒質の屈折率であり、Ｒは、表面の曲率半径である。図４に示すように、前方の屈折力Ｋ_ａは、ｎ_{ａｆｔｅｒ}＝ｎ１、ｎ_{ｂｅｆｏｒｅ}＝ｎ０、及びＲ＝Ｒ_ａ、並びに前面の曲率半径によって示される。同様に後方の屈折力Ｋ_ｐは、ｎ_{ａｆｔｅｒ}＝ｎ２、ｎ_{ｂｅｆｏｒｅ}＝ｎ_１及びＲ＝Ｒ_ｐ、並びに後面の曲率半径によって示される。

ステップ５４０では、図２のスキャン２０１〜２０８からの各経線のＫ_ａ及びＫ_ｐを算出し、これらを平均化して、各スキャンについて、前方及び後方の屈折力を得る。各スキャンの前方及び後方の屈折力を判定した後に、ステップ５５０において、厚いレンズの式（thick lens formula）を用いて、各スキャンについての角膜屈折力を算出できる。

そして、所望の繰り返しスキャンのそれぞれについてステップ５１０からステップ５５０を繰り返して、屈折力演算の信頼度及び精度を向上させることができる。正味角膜屈折力を推定する最後のステップ５６０では、３回繰り返されたスキャンから相互の差分が最小の角膜屈折力のメジアンを得る。

Ｂ３．処理済みデータと他のイメージング方式との整列
処理されたＯＣＴデータ、例えば、上述した角膜厚マップは、臨床用途のための有用な情報を提供できる。取得されたＯＣＴデータは、他のイメージング方式と組み合わせることによって、更に有用なものとなる。本発明の幾つかの実施形態では、ＯＣＴデータと、角膜トポグラフィシステムが取得した画像とを整列させ、臨床的機能を高めるために同時に並べられたトポグラフィ情報とトモグラフィ情報とを提供することができる。

ＯＣＴデータは、目印の識別によって、他のイメージング方式による画像と整列させることができる。角膜は、ｘ−ｙ平面において、角膜の中心又はその近傍に頂点を有する凸面である。角膜頂は、図１のスキャン構成を用いて取得されたＯＣＴデータから、各ＯＣＴ放射状スキャンにおいて、反射強度が最高の画素の座標を発見することによって検出でき、これを整列のための有用な目印として用いることができる。強度プロファイリングヒストグラムを用いて、ＯＣＴデータ内の角膜頂を高い信頼度で検出することができる。例えば、角膜頂のｘ位置及びｙ位置は、それぞれ水平ＯＣＴ（ｘ−ｚ）スキャンのｘ−位置及び垂直ＯＣＴ（ｙ−ｚ）スキャンのｙ−位置によって判定できる。角膜頂は、角膜の中心の正確な推定位置を提供し、これは、ＯＣＴデータを他のイメージング方式、例えば、プラチド（Placido）ベースのトポグラフィシステム等によって生成された角膜トポグラフィマップに整列させることに役立つ。

幾つかの状況では、異なる角膜構造のために、角膜の中心位置を特定する目印として、角膜頂を用いることに代えて、虹彩中心又は瞳孔中心を用いて、ＯＣＴデータを他の方式と結合してもよい。幾つかの実施形態では、図１に示すＯＣＴの放射状スキャン及び円形スキャンと同期させて、虹彩ビデオ画像のシーケンスを捕捉することができる。上述のように、動的閾値処理及び境界検出に基づく画像処理技術を用いて、虹彩ビデオ画像における瞳孔中心の位置を特定することができる。そして、画像位置合わせを用いて、瞳孔中心に対するＯＣＴデータのｘ位置及びｙ位置を発見する。

幾つかの実施形態では、図１２に示すように、データ整列及び位置合わせのための解剖学的な目印として、角膜と強膜（白眼）の境界における角膜輪部１２１０を用いることができる。本発明の幾つかの実施形態では、ＯＣＴ角膜厚マップから導出された前方の角膜表面の隆起マップを、角膜トポグラフィイメージングから導出された隆起マップに対して位置合わせする。

Ｂ４．角膜屈折力マップ
図１３は、角膜トポグラフィイメージング１３１０及びＯＣＴ角膜厚スキャン１３３０を統合することによって総合的角膜屈折力マップを生成するための例示的なフローチャートである。上述したトポグラフィイメージングから、少なくとも５つの角膜前方屈折力マップ（corneal anterior power map）１３２０、すなわち軸方向湾曲マップ（axial curvature map）、接曲率マップ（tangential curvature map）、隆起マップ（elevation map）、屈折力マップ（refractive power map）及び高次収差マップ（high-order aberrations map）を生成することができる。ＯＣＴ角膜厚スキャンに関しては、ＯＣＴ角膜厚スキャンから少なくとも１つの角膜厚マップ１３４０を生成することができる。ＯＣＴ角膜厚マップ生成のための演算方法については、先にセクションＢ１で説明した通りである。マップ位置合わせステップ１３５０では、ＯＣＴスキャンステップ１３３０の間に取得されたビデオ画像のシーケンス又は角膜トポグラフィイメージングステップ１３１０において取得されたデータから生成された隆起マップに対して、角膜厚マップを位置合わせする。マップ位置合わせの後、角膜後面Ｓ_ｐ（ｘ，ｙ）は、以下の式から容易に算出することができる（ステップ１３６０）。

Ｓ_ｐ（ｘ，ｙ）＝Ｓ_ａ（ｘ，ｙ）＋Ｔ（ｘ，ｙ）
ここで、Ｓ_ａ（ｘ，ｙ）及びＴ（ｘ，ｙ）は、それぞれ空間位置（ｘ，ｙ）における前面（ｚ値）及び角膜厚値を表す。後面Ｓｐ（ｘ，ｙ）が判定され、これに関連するパワーマップＫ_ｐ（ｘ，ｙ）が算出されると、以下の式から、総合的角膜屈折力マップＫ（ｘ，ｙ）を容易に生成することができる（ステップ１３７０）。

Ｋ（ｘ，ｙ）＝Ｋ_ａ（ｘ，ｙ）＋Ｋ_ｐ（ｘ，ｙ）
ここで、前方のパワーマップＫ_ａ（ｘ，ｙ）は，角膜トポグラフィデータの画像分析によって算出される。

Ｂ５．隅角間（Angle-to-Angle：ＡＴＡ）測定
図１４に示すように、前房深度（Anterior Chamber Depth：ＡＣＤ）は、角膜の後方の頂点（点Ａ）及び水晶体の前方の頂点（点Ｂ）の間の距離として解釈される。前房幅（Anterior Chamber Width：ＡＣＷ）は、２つの隅角点Ｃ及びＤの間の水平径である。隅角点は、外挿された後方の角膜の曲線及び前方の虹彩曲線の交点によって判定される。また、幾つかの文献では、ＡＣＷは、虹彩根の水平径として定義されている。

図１５に示すように、強膜岬（ポイントＥ）から約５００μｍ（セグメントＣＤ）前方における隅角開放距離（Angle Opening Distance：ＡＯＤ）（ＡＯＤ５００）及び強膜岬（ポイントＥ）から約７５０μｍ（セグメントＡＢ）前方におけるＡＯＤ（ＡＯＤ７５０）は、角膜内皮と、強膜岬（ポイントＥ）から約５００μｍ又は７５０μｍにおいて、小柱網に沿って引かれた線に直交する前方虹彩までの距離として定義される。強膜岬から約５００μｍ又は７５０μｍにおける小柱虹彩空間面積（Trabecular Iris Space Area：ＴＩＳＡ）であるＴＩＳＡ５００（領域ＣＤＦＥ）又はＴＩＳＡ７５０（領域ＡＢＦＥ）は、角膜内皮、小柱網及び強膜岬（ポイントＥ）から約５００μｍ又は７５０μｍの距離だけ離れた前方の虹彩表面によって画定された面積として定義される。

これらの測定値は、開放隅角緑内障（open angle glaucoma）及び閉塞隅角緑内障（closed angle glaucoma）等の様々な眼の病理の診断のために、臨床的に有用であることがある。本発明の好ましい実施形態では、これらのパラメータは、自動的に算出される。更に、角膜弁厚ツール（corneal flap thickness tool）、隅角ＡＯＤツール、隅角ＴＩＳＡツール、ＡＣＷ／ＡＣＤツール、フェイキック（Ｐｈａｋｉｃ）ＩＯＬツールを含む多くのコンピュータ補助ユーザインタフェースツールによって手動キャリパを補助することができる。

Ｂ６．水晶体測定
水晶体厚は、ＩＯＬ屈折率算定において重要である。この測定によって、独立した水浸式超音波処置（immersion ultrasound procedure）の必要性をなくし、検査処理を能率化することによって貴重な時間を節約することができる。図１６に示すように、水晶体厚は、水晶体の頂部（点Ａ）から底部（点Ｂ）にかけて測定される。これに加えて、水晶体の不透明度を評価してもよい。本発明の好ましい実施形態では、これらのパラメータは、自動的に算出される。水晶体厚ツール及び水晶体不透明度ツールを含む多くのコンピュータ補助ユーザインタフェースツールによって手動キャリパを補助することができる。

Ｂ７．眼軸長（Axial Length：ＡＬ）測定
眼軸長は、視線の方向に沿った角膜頂から網膜ＲＰＥまでの距離である。図８ａに示すように、複数のＡ−スキャン（又はＢ−スキャン）８３０を用いて、角膜の画像及び網膜画像が同時に取得される。図１７に示すように、Ａ−スキャン（組織内）方向における角膜頂のｚ位置をｚ_ｃ ^＊とし、視線に沿った位置をｘ^＊として、角膜頂の位置は、最も明るいスポットの位置（ｚ_ｃ ^＊，ｘ^＊）を特定することによって検出される。また、図９ｂに示すように、ｘ（垂直）方向における全ての強度値を合計又は平均した強度プロフィルのピークの位置を特定することによって、網膜ＲＰＥのｚｒ^＊位置を検出できる。重度白内障患者については、網膜の信号の一部をブロック（１０１０：図１０ａの矢印）することがある。このような場合であっても、図１０ｂに示すように、強度プロフィルのピークの位置を特定することによって、網膜ＲＰＥのｚｒ^＊位置を検出できる。

ボルメトリック眼軸長スキャンパターンに基づく測定では、ｙ方向（すなわち、図８ｂ及び図８ｃの紙面と直交する方向）の複数のＢ−スキャンを以外は、角膜頂検出及び網膜の位置判定を同様に実行できる。角膜頂の位置は、Ａ−スキャン（組織内）方向における角膜頂のｚ位置をｚ_ｃ ^＊とし、視線に沿った位置を（ｘ^＊，ｙ^＊）として、最も明るいスポットの位置（ｚ_ｃ ^＊，ｘ^＊，ｙ^＊）を特定することによって検出される。網膜ＲＰＥのｚｒ^＊位置は、ｘ（垂直）及びｙ（図９又は図１０の紙面と直交する）方向における全ての強度値を合計又は平均した強度プロフィルのピークの位置を特定することによって検出できる。

ＡＬ測定を超音波測定又は網膜ＩＬＭの位置に一致させるために調整係数を加えてもよい。ＡＬ測定を網膜ＩＳ／ＯＳ層の位置に一致させるために他の調整係数を加えてもよい。

本発明の幾つかの実施形態では、図１８に示すように、眼軸長測定は、水晶体厚が加えられた強度プロフィルによって表される。

なお、本発明の範囲内で当業者に明らかな代替及び変更を適用することができる。例えば、ＯＣＴスキャン速度、スキャン長、スキャン構成設計パラメータの異なる値繰り返される経線及びスキャンの向き及び数は、ここに開示した特定の実施形態から変更することができる。

Claims (34)

1. 眼の検査の方法において、
   眼角膜に中心を合わせられ、ｒ回繰り返されるｎ個の放射状スキャンと、ｒ回繰り返されるｃ個の円形スキャンと、ｎ^＊個のラスタスキャンとを含むスキャンパターンであって、前記スキャンパターンがｍ回繰り返され、各スキャンがＡ−スキャンを含み、ｎが０以上の整数であり、ｒが１以上の整数であり、ｃが０以上の整数であり、ｎ^＊が０以上の整数であり、ｍが１以上の整数であり、ａが１以上の整数であり、ｎ、ｒ、ｃ、ｎ^＊及びｍの値がターゲット測定のためのＯＣＴデータを提供するように選択されるスキャンパターンによってＯＣＴデータを取得するステップと、
   前記ＯＣＴデータを処理して、前記ターゲット測定を取得するステップとを有する方法。
2. 前記ターゲット測定は、角膜厚マップであり、前記スキャンパターンは、ａ＝１０２４、ｒ＝２、ｎ＝１２、ｃ＝１、ｎ^＊＝０、ｍ＝１によって定義される請求項１記載の方法。
3. 角膜トポグラフィ画像を取得するステップを更に有する請求項２記載の方法。
4. 前記ターゲット測定は、角膜屈折力スキャンでありａ＝１０２４、ｒ＝２、ｎ＝８、ｃ＝１、ｎ^＊＝０、ｍ＝３である請求項１記載の方法。
5. 前記ターゲット測定は、角膜厚スキャンであり、ａ＝２０４８、ｒ＝４、ｎ＝１６、ｃ＝２、ｎ^＊＝０、ｍ＝１であり、角膜トポグラフィ画像を取得するステップを更に有する請求項１記載の方法。
6. 前記ターゲット測定は、隅角間測定であり、ａ＝２０４８、ｒ＝４、ｎ＝１６、ｃ＝２、ｎ^＊＝０、ｍ＝１である請求項１記載の方法。
7. 前記ターゲット測定は、隅角間測定であり、ａ＝２０４８、ｒ＝１、ｎ＝１６、ｃ＝２、ｎ^＊＝０、ｍ＝４である請求項１記載の方法。
8. 前記ターゲット測定は、水晶体スキャンパターン測定であり、ａ＝２０４８、ｒ＝４、ｎ＝０、ｃ＝４、ｎ^＊＝０、ｍ＝１である請求項１記載の方法。
9. 前記ターゲット測定は、眼軸長測定であり、ａ＝５１２、ｒ＝４、ｎ＝０、ｃ＝０、ｎ^＊＝１、ｍ＝５である請求項１記載の方法。
10. 前記ターゲット測定は、ボルメトリック眼軸長測定であり、ａ＝５１２、ｒ＝１、ｎ＝０、ｃ＝０、ｎ^＊＝９、ｍ＝５である請求項１記載の方法。
11. 前記ターゲット測定は、角膜厚スキャンであり、前記ＯＣＴデータを処理するステップは、
    前方の境界を検出するステップと、
    前記ＯＣＴデータからＯＣＴ画像を歪み補正するステップと、
    後部の境界を検出するステップと、
    角膜厚を算出するステップと、
    マップを構築するステップとを含む請求項１記載の方法。
12. 前記ターゲット測定は、角膜屈折力測定であり、前記ＯＣＴデータを処理するステップは、
    各放射状スキャンについて前方及び後方の境界を判定するステップと、
    各放射状スキャンについて前方及び後方の曲率を判定するステップと、
    各放射状スキャンについて前方及び後方の屈折力を判定するステップと、
    各スキャンについて前方及び後方の屈折力を判定するステップと、
    各スキャンについて角膜の屈折力を判定するステップと、
    正味角膜屈折力を判定するステップとを含む請求項１記載の方法。
13. 前記ＯＣＴデータを処理するステップは、前記ＯＣＴデータを、他のイメージング方式からのデータと整列させるステップを含む請求項１記載の方法。
14. 角膜トポグラフィ画像を取得するステップを更に有し、前記ＯＣＴデータを処理するステップは、
    前記ＯＣＴデータから角膜厚マップを取得するステップと、
    角膜トポグラフィ画像から角膜前方屈折力マップを取得するステップと、
    前記角膜厚マップと前記角膜トポグラフィ屈折力マップとを位置合わせするステップと、
    角膜後面を生成するステップと、
    総合的角膜屈折力マップを生成するステップとを含む請求項１記載の方法。
15. 前記ＯＣＴデータを処理するステップは、隅角間測定値を取得するステップを含む請求項１記載の方法。
16. 前記ＯＣＴデータを処理するステップは、水晶体測定値を取得するステップを含む請求項１記載の方法。
17. 前記ＯＣＴデータを処理するステップは、眼軸長測定値を取得するステップを含む請求項１記載の方法。
18. 眼角膜に中心を合わせられ、ｒ回繰り返されるｎ個の放射状スキャンと、ｒ回繰り返されるｃ個の円形スキャンと、ｎ^＊個のラスタスキャンとを含むスキャンパターンであって、前記スキャンパターンがｍ回繰り返され、各スキャンがＡ−スキャンを含み、ｎが０以上の整数であり、ｒが１以上の整数であり、ｃが０以上の整数であり、ｎ^＊が０以上の整数であり、ｍが１以上の整数であり、ａが１以上の整数であり、ｎ、ｒ、ｃ、ｎ^＊及びｍの値がターゲット測定のためのＯＣＴデータを提供するように選択されるスキャンパターンによってＯＣＴデータを取得するＯＣＴイメージャと、
    前記ＯＣＴデータを処理して、ターゲット測定を取得するコンピュータとを備えるＯＣＴイメージングシステム。
19. 前記ターゲット測定は、角膜厚マップであり、前記スキャンパターンは、ａ＝１０２４、ｒ＝２、ｎ＝１２、ｃ＝１、ｎ^＊＝０、ｍ＝１によって定義される請求項１８記載のシステム。
20. 前記ＯＣＴイメージャに接続された角膜トポグラフィイメージャを更に備える請求項１９記載のシステム。
21. 前記ターゲット測定は、角膜屈折力スキャンでありａ＝１０２４、ｒ＝２、ｎ＝８、ｃ＝１、ｎ^＊＝０、ｍ＝３である請求項１８記載のシステム。
22. 前記ターゲット測定は、角膜厚スキャンであり、ａ＝２０４８、ｒ＝４、ｎ＝１６、ｃ＝２、ｎ^＊＝０、ｍ＝１であり、更に角膜トポグラフィ画像を取得する請求項１８記載のシステム。
23. 前記ターゲット測定は、隅角間測定であり、ａ＝２０４８、ｒ＝４、ｎ＝１６、ｃ＝２、ｎ^＊＝０、ｍ＝１である請求項１８記載のシステム。
24. 前記ターゲット測定は、隅角間測定であり、ａ＝２０４８、ｒ＝１、ｎ＝１６、ｃ＝２、ｎ^＊＝０、ｍ＝４である請求項１８記載のシステム。
25. 前記ターゲット測定は、水晶体スキャンパターン測定であり、ａ＝２０４８、ｒ＝４、ｎ＝０、ｃ＝４、ｎ^＊＝０、ｍ＝１である請求項１８記載のシステム。
26. 前記ターゲット測定は、眼軸長測定であり、ａ＝５１２、ｒ＝４、ｎ＝０、ｃ＝０、ｎ^＊＝１、ｍ＝５である請求項１８記載のシステム。
27. 前記ターゲット測定は、ボルメトリック眼軸長測定であり、ａ＝５１２、ｒ＝１、ｎ＝０、ｃ＝０、ｎ^＊＝９、ｍ＝５である請求項１８記載のシステム。
28. 前記ターゲット測定は、角膜厚スキャンであり、前記コンピュータは、
    前方の境界を検出し、
    前記ＯＣＴデータからＯＣＴ画像を歪み補正し、
    後部の境界を検出し、
    角膜厚を算出し、
    マップを構築することによって前記ＯＣＤデータを処理する請求項１８記載のシステム。
29. 前記ターゲット測定は、角膜屈折力測定であり、前記コンピュータは、
    各放射状スキャンについて前方及び後方の境界を判定し、
    各放射状スキャンについて前方及び後方の曲率を判定し、
    各放射状スキャンについて前方及び後方の屈折力を判定し、
    各スキャンについて前方及び後方の屈折力を判定し、
    各スキャンについて角膜の屈折力を判定し、
    正味角膜屈折力を判定することによって前記ＯＣＤデータを処理する請求項１８記載のシステム。
30. 前記コンピュータは、前記ＯＣＴデータを、他のイメージング方式からのデータと整列させることによって前記ＯＣＤデータを処理する請求項１８記載のシステム。
31. 角膜トポグラフィ画像を取得し、前記コンピュータは、
    前記ＯＣＴデータから角膜厚マップを取得し、
    角膜トポグラフィ画像から角膜前方屈折力マップを取得し、
    前記角膜厚マップと前記角膜トポグラフィ屈折力マップとを位置合わせし、
    角膜後面を生成し、
    総合的角膜屈折力マップを生成することによって前記ＯＣＤデータを処理する請求項１８記載のシステム。
32. 前記コンピュータは、隅角間測定値を取得することによって前記ＯＣＤデータを処理する請求項１８記載のシステム。
33. 前記コンピュータは、水晶体測定値を取得することによって前記ＯＣＤデータを処理する請求項１８記載のシステム。
34. 前記コンピュータは、眼軸長測定値を取得することによって前記ＯＣＤデータを処理する請求項１８記載のシステム。

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