JP2024508681A - Ｋ線形化（ｋｌ）及び分散補正（ｄｃ）を使用して光コヒーレンス断層撮影（ｏｃｔ）画像分解能を改善するシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

本開示の態様は、ハードウェア修正、経験的な調整、正確なミラー位置合わせを必要とせず、低い計算コストでリアルタイムに行うことができる、光学システムにおける波数線形化及び分散補正を実施するシステム、方法、及びアルゴリズムに関する。１回の較正プロセスは、波数線形化基準、分散補正、及びスペクトル平坦化スペクトルを含むスペクトル又は較正基準を生成することができ、これらを使用して、リアルタイムで光コヒーレンス断層像を補正することができる。【選択図】図１Ｂ

Description

本開示は、概して、血管系画像化及びデータ収集システム及び方法の分野に関する。特に、本開示は、光コヒーレンス断層撮影システムにおいて取得される画像の分解能を改善する方法に関する。

［関連出願の相互参照］
本願は、２０２１年２月８日に出願された米国仮特許出願第６３／１４６，９０４号の出願日の利益を主張し、その開示内容は引用することにより本明細書の一部をなすものとする。

光コヒーレンス断層撮影（ＯＣＴ：optical coherence tomography）は、光を使用して、ミクロンスケールで組織の断面画像を取り込む画像化技術である。ＯＣＴは、生体内（in situ）でも、試料となる生物の外部にあるシステムでも使用することができる。

ＯＣＴ画像の軸方向分解能は、より具体的には、フーリエ領域での光コヒーレンス断層撮影システムにおいて、色分散及び非線形波数サンプリングによるサイドローブアーチファクトの広がりとともに低下する可能性がある。多くのＯＣＴシステムは、不均一な波数（ｋ）間隔で干渉パターンをサンプリングしている。これにより、ＯＣＴ信号の経路長差に依存し得る「チャープ」（chirp）又はノイズが信号にもたらされる可能性がある。

（ｋ線形化（k-linearization）としても知られる）非線形波数サンプリングと波数線形化による色分散（chromatic dispersion）との両方の制御は、ＯＣＴ画像の分解能を維持する上で重要なステップである。

色分散は、光学システムに特有のものであり、システム内の光ファイバ及び他の構成要素を慎重に制御することによって管理することができる。波数線形化は、より困難な技術的課題を提起するものであり、ＯＣＴシステム内のミラーからのフリンジ信号に基づく数値再スケーリング方法等の数値方法を適用することによって、又はAbbott vascular社から市販されている現在のＯＰＴＩＳ統合システムで用いられる外部サンプリングクロック（ｋクロック）を使用することによって実施される。外部ｋクロックは波数の非線形サンプリング間隔の線形化を試みることができるが、ｋクロック遅延及び色分散の不適切な調整のために、波数線形化の精度は、システムにおいて限りがある。ｋ遅延の誤差による非線形サンプリングは、軸方向分解能の低下とサイドローブの拡大等の画像化アーチファクトとを引き起こす。ｋ遅延を正確に調整しても、わずかなシステム分散により分解能が直接低下する可能性がある。分散のないシステムでは、試料アームにミラーを配置し、線幅を最小にすることによって、ｋクロック遅延を正確に調整することができる。しかしながら、分散があるシステムでは、ｋ線形化と色分散との組み合わせにより、特定の深度でしか最適な分解能を達成できないｋ遅延調整が行われる。さらに、波長掃引型ＯＣＴエンジン（swept source OCT engine）が光学的に最適化された場合でも、バンドパスフィルタ及びケーブル等の電子機器が、外部サンプリングクロックに予期しない波数遅延をもたらす可能性がある。

システム分散から分離させる必要がある「真の」ｋ線形化スペクトルを計算することによって、不適切なｋ遅延をデジタル的に補償するアルゴリズムが提案されている。そして、フリンジデータは、「真の」ｋスペクトルを補間してｋ空間におけるサンプリングを線形化することによって、リサンプリングされる（resampled）。システム分散は、その後、高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast Fourier transform）の前に、干渉信号に逆分散位相（counter-dispersive phase）を乗算することによって補償される。一般に、システム分散位相を計算することは、ＯＣＴミラー信号の鮮鋭度（sharpness）に基づいて、二次及び三次の分散係数を最適化する反復プロセスである。しかしながら、分散次数（dispersion order）は、ＯＣＴシステムによって異なる。分散次数の先験的な知識が必要であるため、市販のＯＣＴシステムにおける反復プロセスでは実現可能性が限られている可能性がある。

ｋ遅延を補償するために「真の」リマッピングテーブル（波数スペクトル）を生成するアルゴリズムが提案されているが、そのようなアルゴリズムにはシステム分散の測定値を必要とするハードウェア要件があるため、特に市販製品において、リマッピングテーブルを実装することは困難又は非実用的となっている。ｋ遅延バイアス及びシステム分散を補償するために提案されている他の方法は、計算量が多く、数十分の処理時間を必要とし、画像化されたミラー位置の正確な位置合わせが必要となるため、実装することが不可能である。最近、分散があるシステムにおいてリマッピングテーブルを生成した後に、システム分散を導出し、それを補償するアルゴリズムが提案されている。この方法は単純で効果的であり、ハードウェアセットアップの変更を必要としないが、報告された補正後の有用な画像化深度が（空気中で）わずか１ｍｍであるため、計算されたリマッピングテーブルの精度が不十分であると、実際の心血管用途に使用することができない。画像化深度全体にわたって最適な画像化性能を達成するために、本開示の主な焦点のうちの１つは、「真の」リマッピングテーブルの正確性を改善する多項式最適化プロセスを提案し、より深い深度におけるＳＮＲ及び分解能の改善を示すものである。現在まで、上述したアルゴリズムは、制御された研究環境においてｋ非線形性及びシステム分散を補償するのに有効であったが、市販のＯＣＴシステムにおいて実現可能であることを妨げる様々な課題を有している。

部分的に、本開示は、これまで提案されてきた他のシステム及び方法に伴う追加のハードウェア修正、分散次数の先験的な知識、正確なミラー位置合わせ、及び計算コストを必要とせずに、非線形サンプリング及び色分散の問題を同時に補正するシステム及び方法に関するものである。

部分的に、本開示は、種々の較正深度におけるＯＣＴシステムの較正データを取得するシステム及び方法、並びに波数線形化又はｋ線形化（ＫＬ：k-linearization）、分散補正（ＤＣ：dispersion correction）、及びスペクトル平坦化（ＳＦ：spectral flattening）を使用して、スペクトルを最適化する較正プロセスに関する。

開示される技術の態様は、追加のハードウェア及びシステム分散の先験的な知識なしにｋ遅延バイアス及びシステム分散を補償するアルゴリズムを含む。さらに、開示された技術の態様は、提案された位相シフトプロセスを使用することで、ミラー位置を同じ位置に正確に位置合わせする必要がない。

開示される技術の態様は、現在公開されている方法における１４％及び２０％の限界と比較して、スペクトル領域ＯＣＴシステム及び波長掃引型ＯＣＴシステムの有用な画像化深度の増加を可能にする。開示される技術の態様は、ｋ線形化スペクトルを最適化し、ナイキスト深度（Nyquist depth）の８０％以上の深度全体にわたって改善された分解能及びＳＮＲを維持するために、正の画像化面内に少なくとも２つの深度を有する、異なる深度における３つ以上のミラーサンプリング位置を使用することによる多項式最適化プロセスを含む。１つの例として、開示される技術によって、６ｍｍを超える画像化深度が高い精度で可能となり、（最大６ｍｍの深度を要求する）冠状血管周囲のカルシウムプラークを検出すること等の用途において、ＯＣＴ画像分解能及びＳＮＲを改良することができる。

開示される技術の態様は、オーバーサンプリング又はいかなるアップスケーリングも必要とせず、数秒のオーダで実装することができ、リアルタイムで製品を使用することが可能になる。さらに、計算効率が高いため、ＯＣＴ技術を使用して画像化されているライブ試料（live sample）に対して提案されたアルゴリズムを実装することができる。

開示される技術の態様は、ｋ空間における非線形サンプリングを補償する外部ｋクロックの必要性を排除する。１つの例として、提案される方法は、ｋクロック周波数よりも速いアナログ－デジタル（Ａ／Ｄ）カードの１ＧＨｚ内部サンプリングレートを使用することによって、システム信号対雑音（ＳＮＲ：system signal-to-noise）比を３デシベル～５デシベル（ｄＢ）向上させる。アナログ－デジタルカードの内部サンプリングレートが高速になると、システムノイズがインコヒーレントに平均化されるが、信号がコヒーレントに加算されるため、フーリエ変換後の画像コントラストを向上させ得るサンプリング点は増加する。

開示される技術の態様は、ソフトウェア又は方法の変更を通じて既存の市販の血管内ＯＣＴ製品内での使用を可能にし、ｋ遅延バイアス、システム分散及びスペクトル平坦化を補償することによって軸方向分解能を向上させ、最適化されたＫＬＤＣスペクトルを使用することにより拡張された高分解能深度、及び低い計算コストを提供する。

開示される技術の態様は、ｋクロックを排除することを可能にし、システムＳＮＲ及び画像化深度を改善するアナログ－デジタル（Ａ／Ｄ）カードによって提供される内部サンプリングの使用を可能にする。これは、より深い深度からの信号に到達するためにより速いサンプリングレートを必要とするので、将来の高速ＯＣＴシステムにとって特に理想的である。

開示される技術の態様は、光学信号を処理して光学的に取得された画像の分解能を改善する方法を含む。方法は、光学システムを較正することを含むことができ、較正することは、（ｉ）１つ以上のプロセッサによって、少なくとも第１のミラー測定値及び第２のミラー測定値を取得することであって、第１のミラー測定値及び第２のミラー測定値は、ゼロ遅延線（zero-delay line）の両側から収集され、各ミラー測定値は、インターフェログラム又は信号又はシステムインパルス応答であることと、（ｉｉ）１つ以上のプロセッサによって、第１のミラー測定値及び第２のミラー測定値の振幅及び位相を取得することと、（ｉｉｉ）第１のミラー測定値及び第２のミラー測定値のうちの少なくとも一方を、（ａ）線形波数（ｋ）空間、又は（ｂ）線形波長のうちの少なくとも一方となるようにリサンプリングして、リサンプリングされたミラー測定値を生成することと、（ｉｖ）ある関数を使用して、リサンプリングされたミラー測定値の最適化されたフィッティング（optimized fit）を計算することとを含む。幾つかの例では、２つのミラー測定値が使用されるが、他の例では、追加のミラー測定値が使用され得る。例えば、較正は、３個、４個、数十個、数百個、又は任意の数のミラー測定値に基づくことができる。

開示される技術の態様は、方法を含む、以下の任意の組み合わせを含み得る。方法は、光学システムを較正することを含むことができ、較正することは、（ｉ）１つ以上のプロセッサによって、少なくとも第１のミラー測定値及び第２のミラー測定値を取得することであって、第１のミラー測定値及び第２のミラー測定値は、ゼロ遅延線の両側から収集され、各ミラー測定値は、インターフェログラム又は信号又はシステムインパルス応答であることと、（ｉｉ）１つ以上のプロセッサによって、第１のミラー測定値及び第２のミラー測定値の振幅及び位相を取得することと、（ｉｉｉ）第１のミラー測定値及び第２のミラー測定値のうちの少なくとも一方を、（ａ）線形波数（ｋ）空間、又は（ｂ）線形波長のうちの少なくとも一方となるようにリサンプリングして、リサンプリングされたミラー測定値を生成することと、（ｉｖ）ある関数を使用して、リサンプリングされたミラー測定値の最適化されたフィッティングを計算することとを含む。データをリサンプリングするために使用される関数は、多項式関数、三次若しくは他のスプラインフィッティング関数（cubic or other spline fitting function）、動径基底関数（radial basis function）、又は区分関数（piece-wise function）のうちの１つであり得る。Ｋ線形化は、ｋクロックの有無にかかわらず、ミラー測定値の生のインターフェログラムに対して実施され、リサンプリングされたインターフェログラムを生成することができ、リサンプリングされたミラー測定値は、ｋ空間内にある。Ｋ線形化関数（K-linearization function）の最適化は、次数１～ｎの多項式フィッティング次数（polynomial fitting order）に基づくことができ、ここでｎは固定された整数である。ミラー測定値のそれぞれについての（ｉ）点像強度分布関数の面積、及び／又は（ｉｉ）半値全幅（ＦＷＨＭ：full-width half max）分解能の和を最小化する多項式フィッティング次数は、方法の一部として求めることができる。最適化された多項式は、２つ以上のミラー測定値に基づいて決定することができる。少なくとも１つのミラー測定値について分散スペクトル又は基準を計算することができ、補償を計算することができる。分散補償、分散係数又は分散基準は、「ゼロ遅延線」の両側に１つずつの位置を有する２つのミラー位置を使用して計算することができる。スペクトル平坦化は、特定のミラー測定値から計算された包絡線を使用することによって、少なくとも１つのミラー測定値に対して実施することができる。スペクトル平坦化中に計算されたスペクトル包絡線（spectral envelope）を保存することができる。複数のミラー測定値の各ミラー測定値は、システムインパルス応答であり得る。（ｉ）ｋ線形化（ＫＬ）、（ｉｉ）分散補正（ＤＣ）、及び（ｉｉｉ）スペクトル平坦化（ＳＦ）に関する較正基準を保存することができる。検体（specimen）からのＯＣＴ信号又は干渉信号を受信することができる。ＫＬ較正基準を使用することによって、受信されたＯＣＴ信号又は干渉信号をｋ線形化する線形ｋ補間が生成され得た後に、新しいフリンジが生成され得る、又はインターフェログラムがリサンプリングされ得る。分散補正は、ＤＣ較正基準を使用して、ｋ線形化されたＯＣＴ信号又は干渉信号に対して実施することができる。ｋ線形化及び分散補正されたＯＣＴ信号又は干渉信号の包絡線を除去することができる。ＯＣＴ信号又は干渉信号は、ディスプレイ上に表示するためにＯＣＴ画像に変換することができる。

開示される技術の態様は、方法を含む。方法は、ＯＣＴ信号からＯＣＴ画像を生成することを含むことができ、方法は、検体に対応するＯＣＴ信号を取得することと、ＯＣＴ信号を波長（ｋ）線形化してｋ線形化（ＫＬ）ＯＣＴ信号を生成することと、ＫＬ ＯＣＴ信号を分散補正（ＤＣ）してＫＬ ＤＣ ＯＣＴ信号を生成することと、ＫＬＤＣ ＯＣＴ信号をスペクトル平坦化（ｓｆ）して最終ＫＬＤＣｓｆ ＯＣＴ信号を生成することと、最終ＯＣＴ信号に対して後処理を実施してＯＣＴ画像を生成することとを含む。ＫＬ ＯＣＴ信号、ＫＬ ＤＣ ＯＣＴ信号、及び最終ＫＬＤＣｓｆ ＯＣＴ信号は、較正段階で生成される較正基準に基づく。ＯＣＴ信号はインターフェログラムであり得る。較正基準は、少なくとも第１のミラー測定値及び第２のミラー測定値を使用して、較正段階で生成することができ、第１のミラー測定値及び第２のミラー測定値は、ゼロ遅延線の両側から収集され、各ミラー測定値は、インターフェログラム又は信号又はシステムインパルス応答である。

開示される技術の態様は、画像のセットを表示するシステムを含む。システムは、被検者に対応する画像データ及び時変データを記憶するメモリと、メモリと通信する１つ以上のプロセッサとを備えることができる。１つ以上のプロセッサは、第１のミラー測定値及び第２のミラー測定値を取得することであって、第１のミラー測定値及び第２のミラー測定値は、ゼロ遅延線の両側から収集され、各ミラー測定値は、インターフェログラム又は信号又はシステムインパルス応答であることと、１つ以上のプロセッサによって、第１のミラー測定値及び第２のミラー測定値の振幅及び位相を算出することと、第１のミラー測定値及び第２のミラー測定値のうちの少なくとも一方を、（ｉ）線形波数（ｋ）空間、及び（ｉｉ）線形波長のうちの少なくとも一方となるようにリサンプリングして、リサンプリングされたミラー測定値を生成することと、関数を使用して、リサンプリングされたミラー測定値の最適化されたフィッティングを計算することとを行うように動作可能であり得る。システムは、前述の方法のいずれかのステップを実施するように構成することができる。

開示される技術の態様は、試料に対して光コヒーレンス断層撮影を実施するシステムを含む。システムは、光源と、可変位置を伴う参照ミラーと、ディスプレイと、試料に対応する画像データを記憶するメモリと、メモリと通信する１つ以上のプロセッサとを備えることができる。１つ以上のプロセッサは、システムが起動されるたびに少なくとも１つの較正パラメータを取得することと、試料から信号を取得することと、取得された信号に少なくとも１つの較正パラメータを適用することであって、較正パラメータは、波長線形化、分散補正、又はスペクトル平坦化パラメータのうちの少なくとも１つであることと、補正された取得された信号から画像を生成することとを行うように動作可能であり得る。システムは、光学スイッチと、較正信号を生成させるように構成された較正ミラーとを更に備えることができる。システムは、前述の方法のいずれかのステップを実施するように構成することができる。

本明細書において開示される異なる態様及び実施形態は、必要に応じて、全体として又は一部において、ともに統合することができることを理解されたい。こうして、本明細書において開示される各例は、所与の実装のために必要に応じて種々の程度で態様のそれぞれに組み込むことができる。さらに、医療画像化問題と他の関連する課題及び問題と上記の一部とに対処するための種々のソフトウェアベースのツールを、限定することなく、医療アプリケーションと、ステントと血管に関連する情報とその２次元ビュー及び３次元ビューを表示するための他のアプリケーションとのために使用することができる。開示する例の他の特徴及び利点は、以下の説明及び添付図面から明らかになるであろう。

本開示は、本明細書において挙げられ示される異なる態様と例と他の特徴とに関するが、本明細書において開示される上記のそれぞれが、必要に応じて、全体として又は一部において、ともに統合することができることが理解される。こうして、本明細書において開示される各例は、所与の実装のために必要に応じて種々の程度で態様のそれぞれに組み込むことができる。さらに、本明細書において述べる種々の方法及び技法を、種々の画像化モダリティとともに使用することができる。

開示される例の他の特徴及び利点は、以下の説明及び添付図面から明らかになるであろう。

本開示の態様による、画像化及びデータ収集システムの概略図である。 本開示の態様による一例の参照ミラーの例示的な位置決めを示す図である。 本開示の態様による、画像化及びデータ収集システムの概略図である。 本開示の態様による、例示的な較正ミラーのブロック図である。 本開示の態様による、画像化及びデータ収集を行う一例示のコンピューティングデバイスを示す図である。 本開示の態様による方法のフロー図である。 本開示の態様による、取得されたインターフェログラムの態様を示す図である。 ＫＬプロセスによって較正されたｋスペクトル及び理想的な線形化されたｋスペクトルの曲線に基づく、システム分散による非線形効果の態様を示す図である。図４Ｂはまた、ＫＬプロセスを適用することによる未較正ｋスペクトルに対する有効な補正を示す。破線は、ｋ線形化プロセス後に計算された光学位相である。 本開示の態様による、ｋスペクトル最適化の有無による、種々の画像化深度における強度の態様を示す図である。 本開示の態様による、生の分散位相及び分散位相の多項式フィッティング（polynomial fit）の態様を示す図である。 本開示の態様による、ＫＬＤＣ補正されたフリンジと、補正されたフリンジに対して計算された包絡線とを示す図である。 本開示の態様による方法のフロー図である。 本開示の態様による、生の光学信号及びｋ線形化された光学信号を示す図である。 本開示の態様による、試料アーム内のミラー反射から生じるインターフェログラム及び対応する強度の拡大図である。 本開示の態様による、生のフリンジ並びにスペクトル平坦化の前後を示す図である。 本開示の態様による、ｋクロックデータ、ＫＬデータ、ＫＬＤＣデータ、及びＫＬＤＣｓｆデータについて、様々な深度に対してプロットされた半値全幅（ＦＷＨＭ）の様々な態様を示す図である。 本開示の態様による、強度画像を取得する方法を示す図である。 本開示の態様による点像強度分布関数（ＰＳＦ：point spread function）の幅及び分解能チャートの改善の一例を示す図である。 本開示の態様による、ＫＬＤＣｓｆ技術の有無による、種々の画像化深度における強い分散を伴うＰＳＦの態様を示す図である。 本開示の態様による、ｋクロックデータ、ＫＬＤＣｓｆデータ、及び最適化されたｋスペクトルを有するＫＬＤＣｓｆデータを用いた、ｋ遅延調整及び強い分散のないＦＷＨＭ及び信号対雑音比の態様を示す図である。 本開示の態様による、最適化されたｋスペクトルの有無による、ＫＬＤＣｓｆを使用したａラインの強度の態様を示す図である。「Ａライン」又は「軸方向ライン」は、レーザの１つの波長掃引に対応し、これは、１次元ラインスキャンに対応する。 本開示の態様による、ｋクロックを用いずに時間（波長）において線形にサンプリングされたデータ、及びＫＬＤＣｓｆ法を使用して処理されたデータの態様を示す図である。 本開示の態様による、種々の画像化深度において、ｋクロックを使用してリサンプリングされたデータを使用し、ＫＬＤＣｓｆ技法を用いたＡ／Ｄカード内部サンプリングを使用する、ＦＷＨＭの態様を示す。

部分的に、本開示は、ｋ線形化（ＫＬ）、分散、及びスペクトル平坦化のスペクトルを計算することができる較正プロセスに関する。較正プロセスは、較正スペクトルのセットを提供することができる。試料アーム内にミラーを有する、生のフリンジデータ（raw fringe data）を含むＯＣＴ信号は、参照アーム経路距離を調整することによって、正平面及び負平面から別々に取得することができる。較正スペクトルは、ヒルベルト変換プロセス（Hilbert transform process）を使用することによって取り出された位相に基づいて計算することができる。

部分的に、本開示は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）処理の前にインターフェログラムを修正又は補正するために、取得された較正スペクトルを利用することに関する。較正スペクトルを使用して、改善されたインターフェログラムのために波数領域においてシステムによって取得される将来のフリンジデータを線形化することができる。幾つかの例では、波数サンプリングは、較正スペクトルを使用する補間によって線形化することができる（ｋ線形化）。分散は、ヒルベルト変換を適用し、ｋ線形化インターフェログラムの分散スペクトルと乗算することによって補正することができる。

部分的に、本開示は、レーザ帯域幅を最適化するレーザ源のスペクトル包絡線の平坦化によるスペクトル掃引中の不均一なレーザ強度に起因するサイドローブアーチファクトの抑制に更に関連することができる。

部分的に、本開示の態様は、信号処理ステップを用いて較正されたスペクトルを使用することによって、ｋスペクトル非線形性だけでなく、分散及び非対称レーザ掃引強度も別々に補正するシステム及び方法を提供する。本開示は、最適化された光学分解能が画像化深度全体にわたって維持されることを可能にする。さらに、本開示において説明されるアルゴリズム、方法、及びシステムはまた、ｋクロックの最大周波数より典型的に速いデジタイザの内部サンプリングレートを使用することによって、システムＳＮＲを改善するオプションを提供するｋクロックの有無にかかわらず、機能することができる。

本開示の幾つかの態様において、ＯＣＴ画像化エンジンは、ＯＣＴ画像化エンジンの品質に対応する情報を自動的に受信する内部基準反射器又は較正ミラーを含む。基準反射器は、ＯＣＴ画像化エンジンの試料アームの内部にあってもよく、ＯＣＴ画像化エンジンの性能を定量化する種々の診断プロセスを行う光学信号を受信するために使用され得る。例えば、ＯＣＴ画像化エンジンは、点像強度分布関数（ＰＳＦ）、半値全幅（ＦＷＨＭ）、ノイズレベル、信号対雑音比、及びシステムのダイナミックレンジのうちの１つ以上を含み得るシステム性能データを算出することによって、その性能を自己評価することができる。基準反射器は、光学スイッチを通してＯＣＴ画像化エンジンの残りの部分に結合されていてもよく、ＯＣＴ画像化エンジンが画像化モードと自己検査モードとの間で切り替わることを可能にする。ＯＣＴ画像化エンジンは、システム内部の基準反射器を使用して、較正スペクトルを生成するために光学信号をサンプリングすることができる。基準反射器が内部にあるので、ＯＣＴ画像化エンジンは、ユーザ入力又は外部デバイスが最初にシステムに接続されることを必要とすることなく、自己検査及び較正を自動的に行うことができる。

本開示において使用され、当業者によって理解されるように、システムインパルス応答又はインパルス応答は、インパルスである短い入力信号に対する応答である。光学系において、システムインパルス応答は、試料上の光のインパルスから取得される応答であり得る。幾つかの例では、システムインパルス応答は、（以下で説明されるように）試料アーム内の単一のミラーから取得される反射であり得る。幾つかの例では、システムインパルス応答は、波長掃引レーザから取得される。

本開示において使用されるように、インターフェログラム又は干渉パターンは、例えば、ＯＣＴシステムの参照アーム及び試料アームからの光の波の干渉によってなどの、波干渉によって形成されるパターンであり得る。インターフェログラムは、アナログ－デジタル変換器を使用して変換することができる時変信号（time varying signal）と見なすこともできる。

（例示のシステム）
ＯＣＴは、光を使用して冠動脈壁を覗き込み、研究用の画像を生成するカテーテルベースの画像化モダリティ（catheter based imaging modality）である。コヒーレント光、干渉法、及びマイクロ光学系を利用して、ＯＣＴは、マイクロメートルレベルの分解能で、罹患した血管内のビデオレート生体内（in vivo）断層撮影を提供することができる。光ファイバプローブを使用して高分解能で表面下構造を観察することにより、ＯＣＴは、内部組織及び臓器の低侵襲画像化に特に有用となる。ＯＣＴを用いて可能となるこの詳細なレベルにより、ユーザは、冠動脈疾患の進行を診断及び監視することができる。

患者の身体の部分のＯＣＴ画像化は、医師及び他の人にとって有用な診断ツールを提供する。例えば、血管内ＯＣＴによる冠状動脈の画像化は、狭細又は狭窄の場所を明らかにすることができる。この情報は、心臓専門医が、侵襲的冠状動脈バイパス手術と、血管形成術又はステント送達等の低侵襲的カテーテルベースの処置との間で選択することに役立つ。普及している選択肢ではあるが、ステント送達はそれ自体の関連するリスクを有する。

図１Ａは、本開示の態様による一例示のＯＣＴシステム１００を示している。幾つかの例では、ＯＣＴシステム１００は、光学干渉計であるか、又は光学干渉計を組み込む。当業者は、ＯＣＴシステムの１つの構成が図１に示されているが、システムの変形形態、及び生体内（in vivo）ＯＣＴシステム等の異なる実施態様が本開示の範囲内であることを理解するであろう。光又は電気信号の方向が図１内の矢印によって示されている。

光源１１０は、マイクロメートル以下のレベルの分解能を取り込み可能な低コヒーレンス光の光源であり得る。光源は、可視波長範囲内にある光、及びその波長範囲を超える光を生成することができる。幾つかの例では、光の波長の超広域出力が望ましい。幾つかの例では、レーザを光源として使用することができる。更に他の例では、発光ダイオードを光源として使用することができる。幾つかの例では、光源１１０で生成された光は、コリメーションレンズを通して送ることができる。

光源１１０からの光は、ビームスプリッタ１２０に送ることができる。ビームスプリッタ１２０は、光源１１０からの光ビームを２つ以上のビームに分割する光学デバイスであり得る。ビームスプリッタによって分割された光は、参照ミラー１３０及び試料１４０に移動することができる。参照ミラー１３０の態様は、図１Ｂに関して更に説明される。試料１４０は、ＯＣＴが実施され得る有機試料又は他の試料であり得る。幾つかの例では、試料１４０は、生体内ＯＣＴスキャンの場合と同様に、内部で調べることができる。光は、参照ミラー１３０及び試料１４０の両方から、ビームスプリッタを横切り、光をフォトダイオード１５０に向ける光路を通って反射され得る。フォトダイオード１５０は、光を電流に変換し、光の検出を可能にする半導体又は他のデバイスであり得る。光子又は光の波がフォトダイオードに入射すると、フォトダイオード内に電流又は別の電気信号が生成される。フォトダイオード１５０は、光を集束させ、信号対雑音比を増加させるために、複数の光学フィルタ、レンズ、又は他の構成要素を含み得る。フォトダイオード１５０において生成された信号は、アナログからデジタル信号に変換され、デジタル信号プロセッサ１６０によって処理され得る。デジタル信号プロセッサは、デジタル信号処理の動作上の必要性のために最適化されたアーキテクチャ及び／又はソフトウェアを有する専用マイクロプロセッサ又は集積チップであり得る。幾つかの例では、デジタル信号プロセッサ１６０は、フォトダイオード１５０において生成された情報を、１９１におけるｋクロック信号によって処理及びサンプリングされ、ディスプレイ１７０上に表示する画像に変換することを可能にし得る。以下に更に説明されるように、デジタル信号プロセッサは、試料１４０を研究又は観察することから生成される画像を最適化することによって、以下に説明されるステップのうちの１つ以上を実施することができる。ディスプレイ１７０は、試料１４０に関連する画像を表示することができる。非限定的な例として、ディスプレイ１７０は、モニタ、ＯＬＥＤスクリーン、ＬＣＤスクリーン、テレビ、エレクトロルミネセントディスプレイ、又は量子ドットディスプレイであり得る。特殊化されたコントラスト比又はＯＣＴ情報の表示を容易にする他の特殊化されたスクリーン又はディスプレイもまた、ディスプレイ１７０として使用することができる。

ｋクロック１９０も図１Ａに示されている。ｋクロック出力からＡ／Ｄカードへの信号の到着時間が、主干渉計からＡ／Ｄカードへの信号と同期していない場合、インターフェログラムを正確にサンプリングすることができない。同期の問題は、光ファイバの長さと、例えばバンドパスフィルタ又は電気ケーブルの長さ等のフォトダイオード１９１及びフォトダイオード１５０の後の電子接続との不一致によってもたらされる可能性がある。幾つかの例では、数パーセント、例えば２％～３％の光のみがｋクロックに伝送され得る。ｋクロック１９０は、９０度位相シフタ、ゼロ交差検出ユニット、ＸＯＲゲート若しくはＯＲゲート、又は同様の要素の任意の組み合わせからなることができる。

ビームスプリッタ１８０はまた、光をｋクロック１９０及びビームスプリッタ１２０に分割することができる。幾つかの例では、少量の光が、ビームスプリッタを通してｋクロックに伝送され得る。フォトダイオード１９１は、フォトダイオード１５０に類似しており、ｋクロックに接続され、フォトダイオード１９１上に入射する光を分析することができる。フォトダイオード１９１は、デジタル信号プロセッサ１６０に接続することができる。光の一部がｋクロックを透過するので、その光は、試料１４０に入射する光又は試料１４０から取得される光とは別に分析することができる。

当業者であれば、図１では様々な光学部品が参照されているが、同等の部品を使用することができ、又は上述したシステム１００と交換することができることを理解するであろう。幾つかの例では、光ファイバ及び光カプラ等の関連する光学部品が、本明細書において説明される構成要素の代わりに、又はそれとともに使用され得る。例えば、当業者は、コリメーションレンズ及びビームスプリッタを使用するのではなく、光カプラを使用して、図１Ａに関して説明したものと同じ又は同等のセットアップを達成することができることを理解するであろう。光は、光ファイバワイヤによって決定される経路を取ることができる。光ファイバ及び光カプラを使用することで、市販のＯＣＴ用途で使用される、より堅牢でより単純な光学セットアップを提供することができる。１つの例として、ビームスプリッタ１８０及びビームスプリッタ１２０は、１つの入力ファイバを２つの出力ファイバに分割し、入力光を２つの経路に分割する光ファイバカプラからなることができる。

幾つかの例では、様々な構成要素は、図２を参照して以下で更に説明されるコンピューティングシステム２００等の適切なコンピューティングシステムを通じてリンクされ、制御され、通信され得る。

図１Ｂは、参照ミラー１３０の態様を示している。参照ミラー１３０は、光子の反射を可能にする高い反射率及び光学特性を有するミラー又は他の反射面であり得る。参照ミラー１３０は、ＯＣＴシステム１００の参照アームに含まれ得る。試料１４０からの光と共に参照アーム内のミラーをスキャンすることによって、干渉パターンを生成することができ、この干渉パターンからＯＣＴ画像を再構成することができる。図１Ｂに示すように、ミラーが試料１４０に配置されると、参照ミラー１３０は、「ゼロ遅延線」の両側の様々な位置に移動させることができる。位置Ｐ１、Ｐ２、及びＰ３等の様々な位置は、ミラーの画像を異なる深度ピクセルに移動させることができる。位置－Ｐ１及び位置Ｐ１は、ゼロ遅延線に対して等距離である場合があり、又は等距離でない場合がある。簡略化のために－Ｐ１及びＰ１～Ｐ３のみが示されているが、任意の順序付けられた有限数の位置が存在し得る。例えば、位置Ｐ３よりも大きい正のピクセル深度にある追加の位置Ｐ４が存在することができる。一例では、ピクセル深度は、＋１０２４ピクセル～－１０２４ピクセルまでの範囲であり得る。ピクセル深度は、Ａ／Ｄカードのｋクロック総試料又は内部サンプリングレート、及びＦＦＴ前のゼロパディングされたデータ長に従って、ＦＦＴ前に使用されたピクセル数の総量の半分に依存し得る。ピクセル深度０～ピクセル深度１０２４までの画像化深度は、｛（中心波長）^２／（２＊レーザ帯域幅）｝＊（０．５＊ＯＣＴフリンジからの試料点の総数）の式によって決定される。

幾つかの例では、参照ミラー１３０の位置は、試料１４０から戻る光から生成される干渉パターンを変化させることができる。他の例では、参照ミラー１３０の位置は、光学システムの性能に関連する情報を生成するために使用され、本明細書に記載される方法で使用され得る。幾つかの例では、図６Ｃを参照して更に説明するように、位置Ｐ１及び位置Ｐ２から生成された情報を使用して、スペクトル波長線形化及びスペクトル平坦化スペクトルを計算することができる。

図１Ｃは、試料アームに一体化されたミラーを有するＯＣＴシステム（システム１９９）を示すことができる。図１Ｃは、システム１９９がシステム１００と同様であり得るが、追加の較正ミラー１９３及び光学スイッチ１９２を更に含み得ることを示している。光学スイッチ１９２は、一端でビームスプリッタ１２０と、他端で試料１４０及び較正ミラー１９３との間に光学的に結合することができる。較正ミラー１９３からの信号は、可変位置参照ミラー１３０と共に、システムがＫＬＤＣｓｆ法を自動プロセス又は半自動プロセスで実施することを可能にする。幾つかの例では、「自己診断」手順は、システムが開始されるたびに、又は新しい光学ジョイントがシステムの任意の部分に含まれるか若しくは変更されるたびに実行され得る。

図１Ｄは、幾つかの例による、図１Ｃの較正ミラー１９３のブロック図である。較正ミラー１９３は、較正ミラー１９３をスイッチ１９２に接続する光コネクタ２０５Ｃを含み得る。あるいは、較正ミラー１９３は、スイッチ１９２に接続するために融着接続され得る。較正ミラー１９３は、減衰器２１０Ｃを含み得る。減衰器２１０Ｃは、所定の減衰を有することができ、例えば、反射の大きさが試料１４０からの反射と同様になるように反射信号を減衰させることができる。較正ミラー１９３は、単一点反射（single point reflection）を提供する平坦面２１５Ｃを含み得る。光ファイバの長さは、２１５Ｃから反射された光が参照アームと干渉するように、試料１４０と同じ光路長を有することができる。単一点反射は、点像強度分布関数（ＰＳＦ）と称される場合があり、ＯＣＴ画像化エンジンを定量化する情報を取得するために、ＤＳＰ１６０又はＯＣＴ画像化エンジンの他の構成要素によって処理することができる。

幾つかの例によれば、ＯＣＴ画像化エンジンは、参照ミラー及び較正ミラーを使用してミラー測定値を受信する。ミラー測定値は、インターフェログラムの時変振幅（a time-varying amplitude）を含み得る。システムは、受信した測定値を使用して、光学信号の位相をサンプリングインデックスの関数として取り出すことができる。

図２は、一例示のコンピューティングシステム２００を示している。コンピューティングシステム２００は、本明細書において更に説明されるようなハードウェア、ソフトウェア、及び他のモジュールを含み得る。以下の説明は、コンピューティングシステム２００の一部であり得る、本明細書において説明する本開示の方法を実施するのに適したデバイスハードウェア及び他の動作構成要素の概要を提供することを意図している。この説明は、適用可能な環境又は本開示の範囲を限定することを意図するものではない。同様に、ハードウェア及び他の動作構成要素は、上述した装置の一部として適切であり得る。本開示は、パーソナルコンピュータ、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースの電子デバイス又はプログラム可能な電子デバイス、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ等を含む他のシステム構成で実施することができる。本開示はまた、ＯＣＴ実験室又はカテーテル実験室の異なる部屋等の通信ネットワークを通してリンクされる遠隔処理デバイスによってタスクが行われる、分散コンピューティング環境において実践されることもできる。

詳細な説明の幾つかの部分は、コンピュータメモリ内でのデータビットに対する操作のアルゴリズム及び記号表現によって提示される。これらのアルゴリズム記述及び表現を、コンピュータ及びソフトウェア関連分野の当業者によって使用することができる。１つの例において、アルゴリズムは、本明細書において、一般的に、所望の結果をもたらす操作の自己一貫性シーケンス（self-consistent sequence）であると考えられる。方法ステップとして実施される又は本明細書においてその他の方法で述べる操作は、物理量の物理的マニピュレーション（manipulation）を必要とする操作である。必ずしもそうではないが通常は、これらの量は、記憶される、転送される、結合される、変換される、比較される、及びその他の方法でマニピュレートされることが可能な、電気信号又は磁気信号の形態を取る。

別段の定めがない限り、以下の議論から明らかなように、説明全体を通して、「処理する（processing）」又は「計算する（computing）」、「オーバーレイする（overlaying）」又は「探索する（searching）」又は「検出する（detecting）」又は「測定する（measuring）」又は「計算する（calculating）」又は「比較する（comparing）」、「生成する（generating）」又は「決定（determining）」又は「表示する（displaying）」等の用語又はブール論理又は操作に関連する他のセット等を利用する議論は、コンピュータシステム又は電子デバイスの動作（action）及びプロセスを指し、その動作及びプロセスは、コンピュータシステムの又は電子デバイスのレジスタ及びメモリ内の物理（電子）量として表されるデータをマニピュレートし、電子メモリ若しくはレジスタ又は他のそのような情報記憶デバイス、伝送デバイス、又は表示デバイス内の物理量として同様に表される他のデータに変換することが、認識される。

本開示はまた、幾つかの例において、本明細書の操作を実施するための装置に関する。この装置は、要求される目的のために特別に構築することができる、又は、この装置は、コンピュータに記憶されたコンピュータプログラムによって選択的に起動又は再構成された汎用コンピュータを含むことができる。

本開示の例示のシステムは、プロセッサ（例えば、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ、又は汎用コンピュータ）とともに使用するためのコンピュータプログラムロジック、プログラマブルロジックデバイス（例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）又は他のプログラマブルロジックデバイス）とともに使用するためのプログラマブルロジック、ディスクリートコンポーネント、集積回路（例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ））、又はその任意の組み合わせを含む任意の他の手段を含むが、それらに全く限定されない多くの異なる形態で具現化することができる。１つの例において、ＯＣＴプローブ及びプロセッサベースのシステムを使用して収集されるデータの処理の一部又は全ては、コンピュータプログラム命令のセットとして実装され、その命令のセットは、コンピュータ実行可能な形式に変換され、コンピュータ可読媒体にそれ自体が記憶され、オペレーティングシステムの制御下でマイクロプロセッサによって実行される。こうして、クエリ応答及び入力データは、画像化データを生成し、管腔境界を検出し、ステントストラットを検出し、測定された垂直距離を設定閾値と比較し、画像比較、信号処理、管腔検出、ステント検出、及び検出されたステントの比較、並びに、上述した他の特徴及び例をその他の方法で実施するのに適するプロセッサ理解可能な命令に変換される。

本明細書において上述した機能の全部又は一部を実施するコンピュータプログラムロジックは、ソースコード形式、コンピュータ実行可能形式、及び種々の中間形式（例えば、アセンブラ、コンパイラ、リンカ、又はロケータによって生成される形式）を含むが、それらに全く限定されない、種々の形式で具現化することができる。ソースコードは、種々のオペレーティングシステム又はオペレーティング環境とともに使用するために、種々のプログラミング言語（例えば、オブジェクトコード、アセンブリ言語、又は、Ｆｏｒｔｒａｎ、Ｃ、Ｃ＋＋、ＪＡＶＡ、又はＨＴＭＬ等の高水準言語）のいずれかで実装された一連のコンピュータプログラム命令を含むことができる。ソースコードは、種々のデータ構造及び通信メッセージを規定し、使用することができる。ソースコードは、（例えば、インタプリタを介して）コンピュータ実行可能な形式とすることができる、又は、ソースコードは（例えば、トランスレータ、アセンブラ、又はコンパイラを介して）コンピュータ実行可能形式に変換することができる。

コンピュータプログラムは、半導体メモリデバイス（例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、又はフラッシュプログラマブルＲＡＭ）、磁気メモリデバイス（例えば、ディスケット又は固定ディスク）、光メモリデバイス（例えば、ＣＤ－ＲＯＭ）、ＰＣカード（例えば、ＰＣＭＣＩＡカード）、又は他のメモリデバイス等の有形の記憶媒体に任意の形式（例えば、ソースコード形式、コンピュータ実行可能形式、又は中間形式）で永続的又は一時的に固定することができる。コンピュータプログラムは、様々な通信技術のうちの任意のものを用いてコンピュータに送信可能である信号に任意の形式で固定することができる。これらの通信技術には、アナログ技術、デジタル技術、光技術、無線技術（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）、ネットワーキング技術、及びインターネットワーキング技術が含まれるが、これらに全く限定されるものではない。コンピュータプログラムは、添付の印刷文書又は電子文書を有するリムーバブル記憶媒体（例えば、市販（shrink wrapped）ソフトウェア）として任意の形式で配布することもできるし、コンピュータシステム（例えば、システムＲＯＭ又は固定ディスク）にプリロードすることもできるし、サーバ又は電子掲示板から通信システム（例えば、インターネット又はワールドワイドウェブ）を介して配信することもできる。

本明細書において上述した機能の全て又は一部分を実施するハードウェアロジック（プログラマブルロジックデバイスとともに用いられるプログラマブルロジックを含む）は、従来の手動の方法を用いて設計することもできるし、コンピュータ支援設計（ＣＡＤ）、ハードウェア記述言語（例えば、ＶＨＤＬ又はＡＨＤＬ）、又はＰＬＤプログラミング言語（例えば、ＰＡＬＡＳＭ、ＡＢＥＬ、又はＣＵＰＬ）等の様々なツールを用いて電子的に設計、取り込み、シミュレーション、又は文書化することもできる。

プログラマブルロジックは、半導体メモリデバイス（例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、又はフラッシュプログラマブルＲＡＭ）、磁気メモリデバイス（例えば、ディスケット又は固定ディスク）、光メモリデバイス（例えば、ＣＤ－ＲＯＭ）、又は他のメモリデバイス等の有形の記憶媒体に永続的又は一時的のいずれかで固定することができる。プログラマブルロジックは、アナログ技術、デジタル技術、光技術、無線技術（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）、ネットワーキング技術、及びインターネットワーキング技術を含むが、これらに全く限定されない様々な通信技術のうちの任意のものを用いてコンピュータに伝送可能な信号に固定することができる。プログラマブルロジックは、添付の印刷文書又は電子文書を有するリムーバブル記憶媒体（例えば、市販ソフトウェア）として配布することもできるし、コンピュータシステム（例えば、システムＲＯＭ又は固定ディスク）にプリロードすることもできるし、サーバ又は電子掲示板から通信システム（例えば、インターネット又はワールドワイドウェブ）を介して配信することもできる。

適切な処理モジュールの種々の例は、以下でより詳細に論じられる。本明細書において使用するとき、モジュールは、特定のデータ処理タスク又はデータ伝送タスクを実施するのに適するソフトウェア、ハードウェア、又はファームウェアを指す。幾つかの例において、モジュールは、命令、又は、ＯＣＴスキャンデータ等の種々のタイプのデータ及び他の関心情報を、受信し、変換し、ルーティングし、処理するのに適する、ソフトウェアルーチン、プログラム、又は他のメモリ常駐アプリケーションを指す。

本明細書において述べるコンピュータ及びコンピュータシステムは、データを取得する、処理する、記憶する及び／又は通信するときに使用されるソフトウェアアプリケーションを記憶するためのメモリ等の、動作可能に連結されたコンピュータ可読媒体を含むことができる。そのようなメモリは、その動作可能に連結されたコンピュータ又はコンピュータシステムに関して、内部、外部、遠隔、又はローカルにあることができることを認識することができる。

メモリはまた、例えば、限定することなく、ハードディスク、光ディスク、フロッピーディスク、ＤＶＤ（デジタル多用途ディスク）、ＣＤ（コンパクトディスク）、メモリスティック、フラッシュメモリ、ＲＯＭ（読み出し専用メモリ）、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、ＤＲＡＭ（ダイナミックランダムアクセスメモリ）、ＰＲＯＭ（プログラマブルＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（拡張消去可能ＰＲＯＭ）、及び／又は他の同様なコンピュータ可読媒体を含む、ソフトウェア又は他の命令を記憶するための任意の手段を含むことができる。

概して、本明細書において述べる本開示の例に関連して適用されるコンピュータ可読メモリ媒体は、プログラマブル装置によって実行される命令を記憶することが可能な任意のメモリ媒体を含むことができる。適用可能である場合、本明細書において述べる方法ステップは、単数又は複数のコンピュータ可読メモリ媒体上に記憶された命令として具現化又は実行することができる。これらの命令は、Ｃ＋＋、Ｃ、Ｊａｖａ等の種々のプログラミング言語及び／又は本開示の例による命令を作成するために適用され得る種々の他の種類のソフトウェアプログラミング言語で具現化されたソフトウェアとすることができる。

記憶媒体は、非一時的であるか、又は、非一時的デバイスを含むことができる。したがって、非一時的記憶媒体又は非一時的デバイスは有形であるデバイスを含むことができ、これは、デバイスが、その物理的状態を変更する場合があるが、具体的な物理的形式を有することを意味する。こうして、例えば、非一時的は、この状態の変化があったとしてもデバイスが有形のままであることを指す。

（例示の方法）
図３は、１つ以上の較正スペクトルを取得する方法３００を示している。較正スペクトルを試料１４０等の試料から導出されたＯＣＴ信号の較正に使用して、分解能、信号対雑音比を改善し、画像サイドローブアーチファクトを抑制することができる。

方法３００を参照して使用されるように、以下の表記を使用することができる。以下の式は、表記を参照して導出し、理解することができる。当業者は、同等及び類似のステップ、シンボル、及び表記が使用され得ることを理解するであろう。
ｋ：波数。
ｊ：複素領域における虚数単位。
ＫＬ：ｋ線形化。
ＤＣ：分散補正。
ＳＦ：スペクトル平坦化。
ｎ：使用されるＡ／Ｄカードによるサンプリングインデックス。
Ｉ：強度
Ｉ_Ｐ１（ｎ）：位置Ｐ１における強度であり、ｎはＡ／Ｄカードによるサンプリングインデックスの変数である。
ｚ_ｘ：ゼロ遅延面に対する深度位置ｘ。
Ｐｘ：正平面上の画像化位置ｘであり、例えばｘ＝１，２，３．．．である。
－Ｐｘ：負平面上の画像化位置ｘ。
Φ_ｘ（ｎ）：正平面上のｘ位置で取得された光学位相。
Φ_－ｘ（ｎ）：負平面上のｘ位置で取得された光学位相。
Φ_ｄｉｓｐ：光学分散位相。
Φ_ＫＬ（ｎ）：ｋ線形化プロセス後の無分散ｋスペクトル。
Ｘ_ｄ（ｎ）：ゼロ遅延線に関する非対称性を補償するために使用される位相補償項。
ｚ_ｄ：ＦＦＴ後のＰＳＦピーク位置であり、ｄはＰｘ及び－Ｐｘである。
ｓ_０：ｋ線形化後の補正されたフリンジ。
ｓ_１：ＫＬ及びＤＣプロセス後の補正されたフリンジ。
ｓ_２：ＫＬ、ＤＣ及びスペクトル平坦化プロセス後の補正されたフリンジ。
ｓ_３：計算コストを低減するために解析形式を使用しない、ＫＬ、ＤＣ及びスペクトル平坦化プロセス後の補正されたフリンジ。

ブロック３０５において、ミラー測定値を取得することができる。ミラー測定値は、ミラーが試料１４０に配置されたときにＯＣＴシステム１００から生成される信号である。結果として得られる測定値は、Ａ／Ｄカードによって取得されたインターフェログラムからの時変振幅である。このブロックでは、生のフリンジデータを含み得るＯＣＴ信号を、ＯＣＴシステムの試料アーム内のミラー又は基準反射器から、負の画像化面及び正の画像化面の両方から別々に取得することができる。バックグラウンドスペクトルは、試料を除去することによっても取得することができる。幾つかの例では、ミラーアームの両側の生のフリンジは、１０２４ピクセルシステムにおけるナイキスト深度の２５％～３０％に相当する２５０ピクセル～３００ピクセルのピクセル深度で取得することができる。他の例では、任意の２つの任意の位置がピクセル深度のために選択され得る。

幾つかの例では、図１Ｂに示すように、位置Ｐ１～位置Ｐ３として測定値を取得することができる。更に説明されるように、これらの測定値から情報が導出される。幾つかの例では、Ｐ１位置及び－Ｐ１位置からの測定値は、サンプリングインデックスｎ、Φ_Ｐ１（ｎ）及びΦ_－Ｐ１（ｎ）の関数として位相を取り出すために使用され、それに応じて、スペクトルＫＬ及び分散スペクトルを計算するために使用され得る。Ｐ１で取得されたフリンジを使用して、スペクトル平坦化スペクトルを推定することができる。他の例では、Ｐ１～Ｐ３で取られた測定値を使用して、アルゴリズムから検出された最良の多項式フィッティング次数に基づいてｋスペクトルを最適化することができる。幾つかの例では、Ｐ１、Ｐ２、及びＰ３の位置を試料の所望の深度又は推定された深度に基づいて選択して、深度範囲全体にわたる多項式フィッティングを最適化することができる。

取得された単数又は複数の信号の態様が、図４Ａを参照して示されている。幾つかの例では、複素信号及びその信号の位相は、位置Ｐ１～位置Ｐ３で取得された測定値からヒルベルト変換によって計算することができる。

ｋ線形位相はまた、フリンジを平均化してＰ１位置及びＰ２位置からのクリーンな光学位相Φ_Ｐ１（ｎ）及びΦ_－Ｐ１（ｎ）を取得することによって計算され得る。Ｐ１～Ｐ３のインターフェログラムを使用して、ＫＬスペクトルの補間性能が最適化され、ＯＣＴ信号のより深い深度からのノイズの影響が低減又は回避される。

別の言い方をすれば、Ｉ_Ｐ１（ｎ）∝ｃｏｓ｛ｋ（ｎ）ｚ_Ｐ１＋Φ_ｄｉｓｐ（ｎ）｝及びＩ_－Ｐ１（ｎ）∝ｃｏｓ｛ｋ（ｎ）ｚ_－Ｐ１－Φ_ｄｉｓｐ（ｎ）｝であることが既知のため、瞬時光学位相Φ_Ｐ１（ｎ）及びΦ_－Ｐ１（ｎ）をヒルベルト変換によって計算して、Φ_Ｐ１（ｎ）＝ｋ（ｎ）ｚ_Ｐ１＋Φ_ｄｉｓｐ（ｎ）及びΦ_－Ｐ１（ｎ）＝ｋ（ｎ）ｚ_－Ｐ１－Φ_ｄｉｓｐ（ｎ）を取得することができる。このブロックでは、ブロック３０５で取得された信号からバックグラウンドを除去することができる。

ブロック３１０において、無分散ｋスペクトル（ｋスペクトル）Φ_ＫＬ（ｎ）は、Φ_ＫＬ（ｎ）＝０．５＊｛Φ_Ｐ１（ｎ）＋Φ_－Ｐ１（ｎ）｝の関係に基づいて計算することができる。このブロックの態様は、図４Ｂ（１）を参照して更に説明されており、実線は、無分散ｋスペクトルを表し、破線は、理想的な線形化されたｋスペクトルを示す。曲線間の差は、次のセクションで補正される必要があるｋクロックの非線形性を表す。両方の曲線を使用して、波数位相領域上の生のフリンジが直接補間され、ＫＬ補正されたフリンジｓ_０（ｎ）が取得される。加えて、未較正のＯＰＴＩＳシステムを用いてアルゴリズムを試験するために、ｋクロックを使用する代わりに、Ａ／Ｄカードの５００ＭＨｚ内部サンプリングレートでＯＣＴ信号が取得された。図４Ｂ（２）は、非線形ｋスペクトルをＫＬプロセス後の線形化されたｋスペクトルに補正する有効な較正を示している。したがって、較正された結果を図１２に示す。従来の技術は、時間領域において補間を実施するが、時間領域において補間を実施することは、ｋ領域位相を時間領域（Ｎ＝１～２０４８）に投影して戻すために追加の多項式フィッティングを必要とし、精度は、多項式フィッティング次数に極めて敏感である。補間をｋ領域から時間領域にリマッピングする追加の多項式フィッティングから計算コストを節約するために、この方法の態様を選択して、波数領域において直接ｋスペクトル補間を実行することができる。

幾つかの例では、図４Ｃを参照すると、フリンジ全体にわたるシステムノイズ、及びナイキスト深度に近いサンプリングエラーの増加は、画像化サイドローブアーチファクトを容易に引き起こし、より深い深度でシステム分解能を更に低下させる可能性がある（すなわち、信号のより深い深度は、フリンジサイクル当たりより少ないサンプリング点を有する）。このため、無分散ｋスペクトルを多項式フィッティング関数によって最適化する必要があり、多項式フィッティング次数を最適化することができる。結果は、拡大窓図４５５及び４６５を有する図４Ｃを参照すると、サイドローブアーチファクトのない改善されたＰＳＦが示されている。

ブロック３１５では、以下のステップのいずれか又は全てを多項式最適化プロセスの一部として使用して、ＫＬスペクトルの最良の多項式次数を求めることができる。
・ＫＬスペクトルΦ_ＫＬ（ｎ）は、Ｐ１又は他のミラー（Ｐ２、Ｐ３等）位置のいずれかにおける多項式フィッティングを用いて取得することができる。
・Ｐ２及びＰ３等の他の位置で取得された信号に対して、様々な多項式フィッティング次数を用いたＫＬリサンプリングを適用することができる。幾つかの例では、０～５０の次数の多項式を使用することができ、０は、フィッティングを適用しない生のｋスペクトルを表す。
・各フィッティング次数によるｋスペクトル補間後のＰＳＦプロファイルに基づいて、半値全幅（ＦＷＨＭ）（このブロックではａ１と称する）と点像強度分布関数（ＰＳＦ）面積総和（このブロックではａ２と称する）が計算される。
・ａ１及びａ２パラメータは、各深度位置Ｐ１、Ｐ２、及びＰ３に対してあらゆる多項式次数で計算することができる。その後、パラメータａ１及びａ２は、深度に沿って平均化され、次いで、別々に０～１に正規化される。
・最小の（ａ１＋ａ２）を有する多項式次数を求めることができる。
・先行するステップにおいて最も鋭い強度ピークを生じさせる多項式次数は、保存されたｋスペクトルの最適化されたフィッティング次数として保存され、全ての他の深度におけるＫＬプロセス全体にわたって、及びリアルタイム画像化段階における全ての他のＯＣＴ信号のために使用され得る。画像化アーチファクトの例示的な改善は、図４Ｃ及び図１１の最も下の行を参照されたい。

ブロック３２０において、分散スペクトルを計算することができる。最初に、ブロック３１０からのｋスペクトルを使用して生のフリンジが補間される。位置Ｐ１及び－Ｐ１におけるミラーとのインターフェログラムは、以下の関係Ｉ_Ｐ１（ｎ）∝ｃｏｓ｛ｋ（ｎ）ｚ_Ｐ１＋Φ_ｄｉｓｐ（ｎ）｝及びＩ_－Ｐ１（ｎ）∝ｃｏｓ｛ｋ（ｎ）ｚ_－Ｐ１－Φ_ｄｉｓｐ（ｎ）｝によって記述される。ミラー位置がゼロ遅延線に対して等距離でない場合、分散位相Φ_ｄｉｓｐは、以下のように達成することができる。
Φ_ｄｉｓｐ（ｎ）＝０．５＊｛（Φ_Ｐ１（ｎ）＋ｎ＊Ｘ_ｐ１）－（Φ_－Ｐ１（ｎ）＋ｎ＊Ｘ_{（－Ｐ１）}）｝、及びＸ_ｄ＝－ｚ_ｄ＋０．５＊｛ｚ_（Ｐ１）＋ｚ_{（－Ｐ１）}｝

ミラーの各較正ペアについて、項Ｘ_ｄを使用して、ゼロ遅延線に対するそれらの等しくない位置に起因する較正ミラーの位相差が補償される。ノイズΦ_ｄｉｓｐ（ｎ）は、図４Ｄに示されるように、多項式関数をフィッティングすることによって除去され得るか、又はローパスフィルタによって単純にフィルタリングされ得る。取得されたΦ_ｄｉｓｐ（ｋ）関数は、ＫＬ補正されたフリンジｓ_０（ｎ）の解析形式を用いて減算する逆分散位相として使用するために保存することができる。分散補正を適用した後のフリンジデータ及びＯＣＴ強度形状の例示の結果は、図６Ｂを参照されたい。

ブロック３２５において、スペクトル平坦化（ＳＦ）スペクトルが計算される。ＳＦ（ｎ）は、ＫＬＤＣ補正されたフリンジｓ_１（ｎ）の包絡線値によって計算することができる。幾つかの例では、スペクトル平坦化は、図６Ｃに示されるように、利用可能な帯域幅を増加させることによって、軸方向分解能の性能を更に増加させることができる。１つの例では、ＳＦ窓は、較正ステップとして計算され、窓関数（すなわち、カイザーベッセル窓（Kaiser-Bessel window））を使用して将来のデータに適用されて、復調窓、例えば、ｓ_２（ｎ）＝ｓ_１（ｎ）×（ｋａｉｓｅｒ ｗｉｎｄｏｗ）／ＳＦ（ｎ）を形成することができる。１つの例では、使用される包絡線は、ブロック３０５からの参照ミラー位置のいずれかから取得された信号から導出することができる。

１つの例では、スペクトル平坦化プロセスの第１のステップは、ヒルベルト変換が適用された後にＫＬＤＣ補正されたフリンジの絶対数を取ることによってフリンジの包絡線を計算することである。このステップは、ミラーが試料アーム内に配置されたときに起こり得る。スペクトル包絡線が計算されると、スペクトル包絡線は、多項式関数によってフィッティングされ得る（一例として図４Ｅを参照されたい）。

ブロック３３０において、ステップ３１０～ステップ３２５で計算された様々なスペクトルを保存することができる。このブロックでは、様々なスペクトルを記憶するか、又はコンピューティングデバイス２００の様々な部分に移動することができる。

図４Ａは、取得された入力信号の様々な態様を示している。グラフ４１０は、正の画像化面から取得された入力信号を示す。グラフ４２０は、負の画像化面から取得された入力信号を示す。グラフ４１０及びグラフ４２０は、ＯＣＴシステムからのｋクロックサンプリングされたインターフェログラム（生のフリンジ）の一例として説明することもできる。グラフ４１０及びグラフ４２０は、経験的に取得されたデータを表すが、グラフ内のフリンジ信号の強度は、波数「ｋ」及び分散によって記述することができ、関係Ｉ_Ｐ１（ｎ）∝ｃｏｓ｛ｋ（ｎ）ｚ_Ｐ１＋Φ_ｄｉｓｐ（ｎ）｝及びＩ_－Ｐ１（ｎ）∝ｃｏｓ｛ｋ（ｎ）ｚ_－Ｐ１－Φ_ｄｉｓｐ（ｎ）｝を有する。分散は、ラジアン又は任意の他の角度尺度で測定することができ、正弦波信号の振幅変調を決定する光学位相を表す。

図４Ｂを参照すると、グラフ４３０（図４Ｂ（１））及びグラフ４４０（図４Ｂ（２））が示されている。図４Ｂ（１）は、理想的な線形化されたｋスペクトルと比較した無分散ｋスペクトルを示すグラフ４３０である。図４Ｂ（２）は、ＫＬプロセス後の未較正のｋスペクトルに対する有効な補正を示すグラフ４４０を示している。図４Ｂにおいて、破線は、ｋ線形化プロセス後に計算された光学位相であり得る。

図４Ｃは、グラフ４５０及びグラフ４６０を示している。グラフ４５０は、ｋスペクトル最適化なしの強度を示す。グラフ４５５は、不均一なサイドローブを示す１つのピークを強調している。グラフ４６０は、ｋスペクトル最適化を用いた同一の信号を示す。グラフ４６５は、サイドローブが抑制されていることを示す４５５と同じピークを強調しており、グラフはｋスペクトル最適化後に対称となっている。

図４Ｄは、多項式フィッティングΦ_ｄｉｓｐ（ｎ）が保存された生の分散データのグラフを示すグラフ４７０を示している。

図４Ｅは、グラフ４８０を示している。グラフ４８０は、ＫＬＤＣ補正されたフリンジの例示のデータと、多項式フィッティングを用いて計算されたその包絡線とを示す。計算された包絡線は、後の使用のために保存することができる。

図５は、本開示の態様による、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）又はフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：field programmable gate array）によって行われるリアルタイムＯＣＴ画像化を行う方法５００を示している。方法５００はまた、例えば、デバイス２００等の他のコンピューティングデバイスによって部分的又は全体的に実施することができる。方法５００は、先の箇所で取得されたデータを使用して、ＯＣＴシステムの動作中にリアルタイムで実施することができる。

ブロック５０５において、１つ以上のスペクトルをロード又は取得することができる。例えば、方法３００を参照して計算された１つ以上のスペクトル、例えば、ｋスペクトル、分散スペクトル、及びスペクトル平坦化スペクトルは、メモリからロードすることができる。このブロックでは、各フリンジのバックグラウンドデータは、ハイパスフィルタによって除去されるか、又は試料アームを遮断することによってデータを取得する必要がある。

ブロック５１０において、ｋ線形化（ＫＬ）補正が、収集された生のフリンジデータに対して実施され得る。このブロックでは、最適化された多項式フィッティング次数を有する保存されたｋスペクトルによって、フリンジデータを補間することができる。幾つかの例では、ブロック５１０は、方法３００を参照して保存され、図４Ｂを参照して示されるようなｋスペクトルデータを使用することができる。このステップでは、ロードされたｋスペクトルを使用して、収集された生のフリンジデータに対して波数空間（ｋ空間）において三次スプライン補間を実施することによって取得された生のフリンジデータを補正することができる。波数空間において三次スプライン補間を実施することで、ＦＦＴプロセスを実施する前に、生のフリンジを非線形波数領域から線形波数領域にスケーリングすることが可能になる。スプライン補間は、スパイクエラーを引き起こす過剰フィッティングの問題を回避する区分的多項式補間の一形態である。幾つかの例では、ＦＰＧＡ又はＧＰＵを使用して、波数領域において三次スプライン補間を効率的に実施することができ、ＯＣＴシステムの動作中等に、ＫＬ補正をリアルタイムで実施することが可能になる。生のフリンジデータ及びＫＬＤＣ補正されたフリンジデータが図６Ｂに関して示されている。スペクトルは、数値補間プロセスを伴わずに非一様ＦＦＴにロードすることもできる。

ブロック５１５では、分散補正（ＤＣ）が、方法３００を参照して、より具体的には、ブロック３２０を参照して計算されるΦ_ｄｉｓｐ（ｎ）関数の使用を通して、ブロック５１０で生成されるＫＬ補正されたフリンジデータに対して実施され得る。このブロックでは、分散位相を打ち消すように分散補償が実施され、取得されるＯＣＴ信号が補正される。多項式フィッティング関数又はローパスフィルタが使用されているので、生の分散データと比較して、よりロバストな補正を実施することができる。

このブロックでは、フリンジデータを解析形式にヒルベルト変換することができ、ｊを虚数単位として、－ｊΦ_ｄｉｓｐ（ｎ）の指数関数を使用して分散位相を補償することができる。

このブロックにおいて、新しいフリンジ関数は、複素数値の位相によって乗算された補正されたフリンジデータの実数部を取ることによって計算することができる。
ｓ_１（ｎ）＝Ｒｅａｌ｛ａｎａｌｙｔｉｃａｌ ｆｏｒｍ ｏｆ ｓ_０（ｎ）×ｅｘｐ［－ｊΦ_ｄｉｓｐ（ｎ）］｝

上記の実数関数は、ｋ線形化され、複素数値の解析形式に変換されたフリンジの「実数」部分を取るものである。

ブロック５２０において、ブロック５１５で取得された結果に対してスペクトル平坦化を実施することができる。このブロックでは、スペクトル包絡線を除去することができる。ＫＬ補正及びＤＣ補正の両方にもかかわらず、図４Ｅに示されるフリンジの傾斜包絡線（ramping envelope）は、制約された帯域幅のため、軸方向分解能の性能を依然として制限することができる。このブロックでは、ブロック３２０で計算された実数値包絡線を使用することができる。較正からのスペクトル包絡線は、窓関数（例えば、カイザー窓）に組み込まれ、ＫＬＤＣ補正されたフリンジを平坦化する復調窓として使用される。

幾つかの例では、ブロック５２０において、以下のステップを実施することができる。
ｓ_２（ｎ）＝ｓ_１（ｎ）×（ｋａｉｓｅｒ ｗｉｎｄｏｗ（ｎ））／ＳＦ（ｎ）

上記のスペクトル包絡線ＳＦ（ｎ）は、ｓ_１（ｎ）の包絡線として定義される。

図４Ｂは、生成されたｋスペクトル及び理想的なｋスペクトルを示すグラフ４３０を示している。グラフ６２０は、方法３００の態様による、元のフリンジ対ＫＬ補正フリンジの拡大部分である。フィッティングされたスペクトルは、方法５００で説明したように、リアルタイム画像化のために保存して使用することができる。グラフ６２０は、元のデータと、ｋ線形化補正のステップが実施された後の補正されたデータとを示す。

図６Ａは、サンプリングインデックスの関数としてのインターフェログラムであるグラフ６２０を示している。グラフ６２０には、元のフリンジ信号及びＫＬ補正されたフリンジ信号が示されている。

図６Ｂは、分散補正を適用する前後のＫＬ補正されたフリンジ信号の差を有するグラフ６３０を示している。リアルタイム画像化プロセスを加速する簡略化された形式は、次のように記述することができる。
ｓ_３（ｚ）＝ａｂｓ｛ｓ_０（ｎ）×ｅｘｐ［－ｊΦ_ｄｉｓｐ（ｎ）］×（ｋａｉｓｅｒ ｗｉｎｄｏｗ（ｎ））／ＳＦ（ｎ）｝

上記で言及した絶対関数ａｂｓは、ｋ線形化されたフリンジの「大きさ又は係数」部分に分散位相を乗じたものを取る。

グラフ６４０は、ＫＬＤＣ処理後のより狭いＰＳＦ対ｋクロック線形化を示す。

図６Ｃは、グラフ６５０内のスペクトル平坦化の適用前後の帯域幅の差の一例を示している。下のプロットは、スペクトル平坦化後に、より広いＦＷＨＭ帯域幅及びより対称な構造を有していることに留意されたい。

図６Ｄは、異なる方法を使用した異なる画像化深度におけるＦＷＨＭを示す一例示のグラフ６６０を示している。データは、最適化されていないｋ遅延及び強いシステム分散のないＯＰＴＩＳ ＯＣＴシステムから取得された。グラフ６６０は、（ｉ）ｋクロックデータのみを使用する信号と、（ｉｉ）ＫＬ技法のみを使用する信号と、（ｉｉｉ）ＫＬ技法及びＤＣ技法を使用する信号と、（ｉｖ）ＫＬ技法、ＤＣ技法、及びＳＦ技法を使用する信号との間の、全ての画像化深度全体にわたるＦＷＨＭの改善を示す。ＦＷＨＭが小さいほど、ＯＣＴ画像における軸方向分解能が向上していることを示す。

図７は、本開示の態様による、ＫＬＤＣの態様を組み込んだＯＣＴリアルタイム画像化を生成する方法７００を示している。

ブロック７０５において、ＯＣＴシステムのセンサからフリンジデータを取得することができる。１つの例として、図１を参照して説明したシステムを使用することができる。別の例では、Abbott社製のＯＰＴＩＳシステムを使用することができる。

ブロック７１０において、ＫＬ、ＤＣ、及びスペクトル平坦化が実施され得る。このステップでは、方法５００に関する１つ以上のステップを実施することができる。

ブロック７１５において、ゼロパディング（zero padding）及び窓処理（windowing）が行われ得る。窓処理では、選択された間隔内に信号の一部が保持される。数学的には、窓処理は、選択された間隔の外側でゼロの値を有する窓関数（window function）を適用することと等価である。ゼロパディングは、信号の長さを拡張するために信号の終わりにゼロを追加することができるプロセスである。このプロセスはまた、取得された信号が高速フーリエ変換によってより効率的に処理されることを可能にし得る。ゼロパディングは、試料点を増加させることができ、再構成された信号が光学分解能の理論的限界に近づくことを可能にする。

ブロック７２０において、取得されたデータに対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を実施することができる。ＦＦＴは、離散フーリエ変換又はその逆を計算するアルゴリズムであり得る。

ブロック７２５において、データは対数（ｌｏｇ）スケールに変換される。幾つかの例では、ＦＦＴデータは、対数スケールに変換する前に正規化することができる。

ブロック７３０において、強度画像を生成することができる。生成された強度画像は、モニタ上に表示することができる。画像データは、ブロック７２５で取得された対数スケール値に基づくことができる。

図８は、標準的な製造手順によって設定されたｋ遅延調整を有する例示的なＯＰＴＩＳシステムを表している。プロットは、ＫＬＤＣｓｆ（ＫＬＤＣ及びスペクトル平坦化）プロセスが、画像化サイドローブを補正し、規格を満たす市販のシステムにおけるシステム分解能を改善することを示す。

図９は、規格内のｋ遅延調整を有するＯＰＴＩＳシステムにおけるＫＬＤＣｓｆ性能を示している。ＰＳＦプロファイルは、より鋭いビームウエストを示し、システムＦＷＨＭは、画像化深度全体にわたって優れたシステム分解能を示す。図９は、種々の画像化深度における強度プロット９１０，９２０及び９３０と、ＫＬＤＣｓｆ技法を使用して取得された信号の強度と、ＫＬＤＣｓｆ技法を使用しない同一の信号の強度とを示している。

図９はまた、プロット９４０を示している。プロット９４０は、ｘ軸上に画像化深度を示し、ｙ軸上にマイクロメートル単位のＦＷＭＨを示す。プロット９４０に示されるように、ＫＬＤＣｓｆ技法を使用した場合、ＦＷＭＨは、ｋクロックを使用するシステムと比較して画像化深度全体にわたって一貫してより狭くなっている。

図１０は、ｋ遅延調整及び強い分散（規格内ではない）のないＯＰＴＩＳシステム上のＫＬＤＣｓｆの性能に関連するプロット１０１０及びプロット１０２０を示している。プロット１０１０及びプロット１０２０はまた、最適化されたｋスペクトルを用いてＫＬＤＣｓｆを実行することによって、最良の分解能及びＳＮＲを実証するものである。プロット１０１０は、ｘ軸上に画像化深度を、ｙ軸上にマイクロメートル単位のＦＷＨＭを示す。プロット１０１０は、ＫＬＤＣｓｆプロセスによるより小さいＦＷＨＭと、ｋクロックを使用してリサンプリングされたデータにＫＬＤＣｓｆプロセスが適用された場合のわずかなＦＷＨＭの改善とを示す。プロット１０２０は、ｙ軸上の信号対雑音比（ＳＮＲ）と、ｘ軸上の画像化深度とを示しており、ｋクロックを使用して取得された信号と比較して、ＫＬＤＣｓｆ技法を用いた高い信号対雑音比を示す。

図１１は、規格内で動作するＯＰＴＩＳシステムによってカプトンテープロールから画像化された単一ラインスキャン（Ａライン）のグラフ１１１０を示している。ＫＬＤＣｓｆは、生のデータと、ｋクロックを使用してｋ空間内で線形化されたデータとに適用された。グラフ１１１０は、ｘ軸上にピクセル深度を、ｙ軸上にデシベル単位の強度を示す。ピークを示すラベル付けされていない矢印から分かるように、最適化されたｋスペクトルを有するＫＬＤＣｓｆを使用して取得された強度ピークは、より深い深度（ナイキスト画像化深度の８０％以上）においてＫＬＤＣｓｆのみを使用することによる強度ピークよりも高く、その結果、深度においてより良好なＳＮＲ及びシステム分解能が得られる。ナイキスト深度８０％以前では、明らかな差は見られなかった。

図１２は、ｋクロックを使用せずにＯＰＴＩＳシステムのミラー信号に適用されたＫＬＤＣｓｆの性能を示している。グラフ１２１０から分かるように、信号のＫＬＤＣｓｆ処理は、試料深度においてより鮮鋭で対称的なピークをもたらすが、ミラー信号は、ｋ空間において線形化されていないデータを用いて再構成することができない。

図１３は、その内部ｋクロックを使用する標準ＯＰＴＩＳシステムと、ＫＬＤＣｓｆプロセスが使用される、ｋクロックを接続しない同じシステムとの分解能を示すプロット１３１０を示している。１３１０から分かるように、ｋクロックを使用しないＫＬＤＣｓｆは、元のｋクロック構成の分解能を改善する。

本開示の態様、実施形態、特徴、及び例は、全ての点で例示的であると考えられ、本開示を限定することを意図するものではなく、その範囲は特許請求の範囲によってのみ規定される。他の例、修正形態、及び使用法は、特許請求される開示の趣旨及び範囲から逸脱することなく、当業者には明らかであろう。

本出願における見出し及び段落の使用は、本開示を制限することを意味せず、各段落は、本開示の任意の態様、例、又は特徴に適用することができる。

本出願全体を通して、構成物が特定のコンポーネントを有する、含む、又は備えるものとして述べられる場合、又は、プロセスが特定のプロセスステップを有する、含む、又は備えるものと述べられる場合、本教示の構成物が、本質的に列挙されるコンポーネントからなる又は列挙されるコンポーネントからなること、及び、本教示のプロセスが、本質的に列挙されるプロセスステップからなる又は列挙されるプロセスステップからなることが企図される。

本出願において、要素又はコンポーネントが、列挙された要素又はコンポーネントのリストに含まれる及び／又はそのリストから選択されると言及される場合、その要素又はコンポーネントが、列挙される要素又はコンポーネントのいずれか１つとすることができ、また、列挙される要素又はコンポーネントの２つ以上からなる群から選択することができることが理解されるべきである。さらに、本明細書において述べる構成物、装置、又は方法の要素及び／又は特徴を、本明細書において明示的であろうと暗黙的であろうと、本教示の趣旨及び範囲から逸脱することなく種々の方法で組み合わせることができることが理解されるべきである。

用語「含む（include）」、「含む（includes）」、「含んでいる（including）」、「有する（have）」、「有する（has）」、又は「有している（having）」の使用は、別段の定めがない限り、一般にオープンエンドでかつ非限定的であると理解されるべきである。

本明細書における単数形の使用は、別段の定めがない限り、複数を含む（逆の場合も同様である）。さらに、別段に文脈が明確に指示しない限り、単数形「一（"a," "an"）」及び「その（the）」は、複数形を含む。さらに、用語「約（about）」又は「実質的に（substantially）」の使用が定量値の前である場合に、本教示は、別段の定めがない限り、特定の定量値自体も含む。本明細書において使用される用語「約」又は「実質的に」は、例えば、現実の世界における測定又はハンドリング処置を通して、これらの処置における偶発的な誤差を通して、複合テープ等の材料の製造における差／不具合を通して、欠陥を通して起こり得る数量の変動、並びに、変動であって、そのような変動が従来技術によって実施される既知の値を包含しない限り、当業者によって同等であるものと認識されることになる、変動を指す。典型的には、用語「約」又は「実質的に」は、述べる値の１／１０、例えば、±１０％だけ、述べた値又は値の範囲より大きい又は小さいことを意味する。

ステップの順序又は或る特定の動作を実施するための順序が、本教示が使用可能なままである限り、重要でないことが理解されるべきである。さらに、２つ以上のステップ又は動作を、同時に行うことができる。

本出願における見出し及び段落の使用は、本開示を制限することを意味しない。各段落は、本開示の任意の態様、例、又は特徴に適用することができる。用語「する手段（means for）」を使用する請求項のみが、米国特許法１１２条６項の下で解釈されることを意図される。請求項において「する手段（means for）」の列挙が存在しない場合、そのような請求項は、米国特許法１１２条の下で解釈されるべきでない。本明細書からの制限は、そのような制限が特許請求の範囲に明示的に含まれない限り、いずれの請求項に読み込まれることも意図されない。

値又は値の範囲が与えられる場合、各値及び所与の範囲のエンドポイント及びその間の値は、何らかの異なる範囲が特に述べられない限り、本開示の教示内に依然として留まりながら、２０％だけ増加又は減少することができる。

値の範囲又はリストが提供される場合、値のその範囲又はリストの上限と下限との間の介在する各値は、個々に企図され、各値が本明細書に具体的に列挙されているかのように本開示内に包含される。さらに、所与の範囲の上限と下限との間及びそれらを含むより小さい範囲が、企図され、本開示内に包含される。例示的な値又は範囲のリストは、所与の範囲の上限及び下限の間並びにそれらを含む他の値又は範囲を排除するものではない。

本開示の図及び説明が、明確化のために他の要素を削除しながら、本開示の明確な理解のために適切である要素を示すように簡略化されていることが理解される。当業者は、しかしながら、これら及び他の要素が望ましい場合があることを認識するであろう。しかしながら、そのような要素が当技術分野でよく知られているため、また、それらの要素が本開示のより良い理解を促進しないため、そのような要素の説明は、本明細書において提供されない。図が、構造図としてではなく、例示のために提示されていることが理解されるべきである。省略された詳細及び修正形態又は代替的な例は、当業者の知識の範囲内にある。

本開示の或る特定の態様において、要素又は構造を提供するため、又は単数若しくは複数の所与の機能を実施するために、単一コンポーネントを複数コンポーネントに置き換えることができ、また、複数コンポーネントを単一コンポーネントに置き換えることができることを、認識することができる。そのような置換が本開示の或る特定の実施形態を実施するために使用可能でない場合を除いて、そのような置換は、本開示の範囲内にあると考えられる。

本明細書に提示される例は、本開示の可能性のあるかつ具体的な実施態様を例示することを意図される。その例が、主に、当業者のために本開示の例示のために意図されることを、認識することができる。本開示の趣旨から逸脱することなく、これらの図又は本明細書において述べる操作に対する変形が存在する場合がある。例えば、或る特定の場合には、方法ステップ又は操作を、異なる順序で実施若しくは実行することができる、又は、操作を、追加、削除、若しくは修正することができる。

開示される技術の態様は、以下の特徴を任意の組み合わせで含み得る。

光学信号を処理して光学的に取得された画像の分解能を向上させる方法は、光学システムを較正することを含み、較正は、１つ以上のプロセッサが、少なくとも第１のミラー測定値及び第２のミラー測定値を取得するステップであって、第１のミラー測定値及び第２のミラー測定値は、ゼロ遅延線の両側から収集され、各ミラー測定値は、インターフェログラム又は信号又はシステムインパルス応答であるステップと、１つ以上のプロセッサが、第１のミラー測定値及び第２のミラー測定値の振幅及び位相を取得するステップと、第１のミラー測定値及び第２のミラー測定値のうちの少なくとも一方を、（ｉ）線形波数（ｋ）空間と、（ｉｉ）線形波長と、（ｉｉｉ）線形時間とのうちの少なくともいずれかとなるようにリサンプリングして、リサンプリングされたミラー測定値を生成するステップと、関数を使用して、リサンプリングされたミラー測定値の最適化されたフィッティングを計算するステップとを含む。任意の数のミラー測定値を較正のために使用することができる。例えば、数個、数十個、数百個、又はそれ以上のミラー測定値を取得し、較正に使用することができる。

フィッティングさせるために使用される関数は、多項式関数、三次スプラインフィッティング関数、動径基底関数、又は区分関数のうちの１つであり得る。方法は、ミラー測定値の生のインターフェログラムに対してｋ線形化を実施するステップであって、ミラー測定値は、ｋクロックを使用して又は使用せずに取得されるステップと、リサンプリングされたインターフェログラムを生成するステップとを更に含んでいてもよく、リサンプリングされたミラー測定値は、ｋ空間内にある。

ｋ線形化は、補間関数を使用して実施することができ、補間関数は、ｋ空間における三次スプライン補間、三次補間、又は線形補間のうちの１つである。

方法は、特定のミラー測定値から計算された包絡線を使用することによって、少なくとも１つのミラー測定値に対してスペクトル平坦化を実施するステップを更に含み得る。

各ミラー測定値は、システムインパルス応答であり得る。

方法は、少なくとも２つのミラー測定値について分散補償を計算するステップと、任意選択的に分散を補償するステップとを更に含み得る。方法は、スペクトル平坦化中に計算されたスペクトル包絡線を保存するステップを更に含み得る。

幾つかの例によれば、最適化された多項式は、少なくとも２つのミラー測定値に基づいて決定される。幾つかの例では、３つ以上のミラー測定値が使用され得る。最適化された多項式の最適化は、多項式フィッティング次数１～ｎに基づくことができ、ここでｎは固定された整数である。方法は、ミラー測定値のそれぞれについて、（ｉ）点像強度分布関数の面積、（ｉｉ）半値全幅（ＦＷＨＭ）分解能、又は（ｉ）及び（ｉｉ）の組み合わせを最小化する多項式フィッティング次数を求めるステップを更に含み得る。

（ｉ）方法は、ｋ線形化（ＫＬ）、（ｉｉ）分散補正（ＤＣ）、及び（ｉｉｉ）スペクトル平坦化（ＳＦ）に関連する較正基準を保存するステップを更に含み得る。

方法は、検体からＯＣＴ信号又は干渉信号を受信するステップを更に含み得る。方法は、ＫＬ較正基準を使用することによって、受信されたＯＣＴ信号又は干渉信号をｋ線形化する線形ｋ補間の後に、新しいフリンジを生成するか、又はインターフェログラムをリサンプリングするステップを更に含み得る。方法は、ＤＣ較正基準を使用して、ｋ線形化されたＯＣＴ信号又は干渉信号に対して分散補正を実施するステップを更に含み得る。方法は、ｋ線形化及び分散補正されたＯＣＴ信号又は干渉信号の包絡線を除去するステップを更に含み得る。方法は、ＯＣＴ信号又は干渉信号を、ディスプレイ上に表示するＯＣＴ画像に変換するステップを更に含み得る。

ＯＣＴ信号からＯＣＴ画像を生成する方法は、検体に対応するＯＣＴ信号を取得し、較正スペクトルをロードするステップと、ＯＣＴ信号を波数線形化（ＫＬ）してＫＬ ＯＣＴ信号を生成するステップと、ＫＬ ＯＣＴ信号を分散補正（ＤＣ）してＫＬ ＤＣ ＯＣＴ信号を生成するステップと、ＫＬＤＣ ＯＣＴ信号をスペクトル平坦化（ｓｆ）して最終ＫＬＤＣｓｆ ＯＣＴ信号を生成するステップと、最終ＯＣＴ信号に対して後処理を実施してＯＣＴ画像を生成するステップとを含むことができ、ＫＬ ＯＣＴ信号、ＫＬ ＤＣ ＯＣＴ信号、及び最終ＫＬＤＣｓｆ ＯＣＴ信号を生成するために使用される較正スペクトルは、較正段階で生成される較正基準に基づく。

ＯＣＴ信号は、例えば、インターフェログラムであり得る。

較正基準は、少なくとも第１のミラー測定値及び第２のミラー測定値を使用して、較正段階で生成することができ、第１のミラー測定値及び第２のミラー測定値は、ゼロ遅延線の両側から収集され、各ミラー測定値は、インターフェログラム又は信号又はシステムインパルス応答である。幾つかの例によれば、追加のミラー測定値が使用され得る。

被検者の画像のセットを表示するシステムは、被検者に対応する画像データ及び時変データを記憶するメモリと、メモリと通信する１つ以上のプロセッサとを備え、１つ以上のプロセッサは、１つ以上のプロセッサが、少なくとも第１のミラー測定値及び第２のミラー測定値を取得し、第１のミラー測定値及び第２のミラー測定値は、ゼロ遅延線の両側から収集され、各ミラー測定値は、インターフェログラム又は信号又はシステムインパルス応答であり、１つ以上のプロセッサが、第１のミラー測定値及び第２のミラー測定値の振幅及び位相を算出し、第１のミラー測定値及び第２のミラー測定値のうちの少なくとも一方を、（ｉ）線形波数（ｋ）空間と、（ｉｉ）線形波長と、（ｉｉｉ）線形時間とのうちの少なくともいずれかとなるようにリサンプリングして、リサンプリングされたミラー測定値を生成し、関数を使用して、リサンプリングされたミラー測定値の最適化されたフィッティングを計算するように動作可能である。

システム又はコンピュータ可読媒体は、上記の特徴の任意の組み合わせを実施するように構成され得る。

試料に対して光コヒーレンス断層撮影を実施するシステムは、光源、可変位置を有する参照ミラー、ディスプレイ、試料に対応する画像データを記憶するメモリと、メモリと通信する１つ以上のプロセッサとを備えることができ、１つ以上のプロセッサは、システムが起動されるたびにミラー測定値から少なくとも１つの較正パラメータを取得することと、試料から信号を取得することと、取得された信号に少なくとも１つの較正パラメータを適用することであって、較正パラメータは、波数線形化、分散補正、又はスペクトル平坦化パラメータのうちの少なくとも１つであることと、補正された取得された信号から画像を生成することとを行うように動作可能である。

システムは、光学スイッチと、較正信号を生成させるように構成された較正ミラーとを更に備えることができる。

コンピュータ可読媒体は、第１のミラー測定値及び第２のミラー測定値を取得し、第１のミラー測定値及び第２のミラー測定値は、ゼロ遅延線の両側から収集され、各ミラー測定値は、インターフェログラム又は信号又はシステムインパルス応答であり、第１のミラー測定値及び第２のミラー測定値の振幅及び位相を算出し、第１のミラー測定値及び第２のミラー測定値のうちの少なくとも一方を、（ｉ）線形波数（ｋ）空間と、（ｉｉ）線形波長と、（ｉｉｉ）線形時間とのうちの少なくともいずれかとなるようにリサンプリングして、リサンプリングされたミラー測定値を生成し、関数を使用して、リサンプリングされたミラー測定値の最適化されたフィッティングを計算することを含む方法を実施するように、１つ以上のプロセッサによって実行可能な命令を含むことができる。

コンピュータ可読媒体は、システムが起動されるたびに少なくとも１つの較正パラメータを取得し、試料から信号を取得し、取得された信号に少なくとも１つの較正パラメータを適用し、較正パラメータは、波数線形化、分散補正、又はスペクトル平坦化パラメータのうちの少なくとも１つであり、補正された取得された信号から画像を生成することを含む方法を実施するように、１つ以上のプロセッサによって実行可能な命令を記憶することができる。

光学信号を処理して光学的に取得された画像の分解能を向上させる方法は、光学システムを較正することを含むことができ、較正は、１つ以上のプロセッサが、第１のミラー測定値及び第２のミラー測定値を取得するステップであって、第１のミラー測定値及び第２のミラー測定値は、ゼロ遅延線の両側から収集され、各ミラー測定値は、インターフェログラム又は信号又はシステムインパルス応答であるステップと、１つ以上のプロセッサが、第１のミラー測定値及び第２のミラー測定値の振幅及び位相を取得するステップと、少なくとも１つのミラー測定値に対する分散補償を計算し、任意選択的に分散を補償するステップと、関数を使用して、ミラー測定値に対する最適化されたフィッティングを計算するステップとを含む。

Claims (20)

1. 光学システムを較正することを含む、光学信号を処理する方法であって、
   前記較正は、
   １つ以上のプロセッサが、少なくとも第１のミラー測定値及び第２のミラー測定値を取得するステップであって、前記第１のミラー測定値及び第２のミラー測定値は、ゼロ遅延線の両側から収集されるステップと、
   前記１つ以上のプロセッサが、前記第１のミラー測定値及び前記第２のミラー測定値の振幅及び位相を取得するステップと、
   前記第１のミラー測定値及び前記第２のミラー測定値のうちの少なくとも一方を、（ｉ）線形波数（ｋ）空間と、（ｉｉ）線形波長と、（ｉｉｉ）線形時間とのうちの少なくともいずれかとなるようにリサンプリングして、リサンプリングされたミラー測定値を生成するステップと、
   関数を使用して、前記リサンプリングされたミラー測定値の最適化されたフィッティングを計算するステップと
   を含むものである、方法。
2. 前記関数は、多項式関数、三次スプラインフィッティング関数、動径基底関数、又は区分関数のうちの１つである、請求項１に記載の方法。
3. 前記ミラー測定値に対してｋ線形化を実施するステップであって、前記ミラー測定値は、ｋクロックを使用して又は使用せずに取得されるステップと、リサンプリングされたインターフェログラムを生成するステップとを更に含み、前記リサンプリングされたミラー測定値は、ｋ空間内にある、請求項１に記載の方法。
4. 前記ｋ線形化は、補間関数を使用して実施され、前記補間関数は、ｋ空間における三次スプライン補間、三次補間、又は線形補間のうちの１つである、請求項３に記載の方法。
5. 特定のミラー測定値から計算された包絡線を使用することによって、少なくとも１つのミラー測定値に対してスペクトル平坦化を実施するステップを更に含む請求項１に記載の方法。
6. 各ミラー測定値は、インターフェログラム、信号、又はシステムインパルス応答のうちの１つである、請求項１に記載の方法。
7. 少なくとも２つのミラー測定値について分散補償を計算するステップを更に含む請求項１に記載の方法。
8. スペクトル平坦化の際に計算されたスペクトル包絡線を保存するステップを更に含む請求項５に記載の方法。
9. （ｉ）点像強度分布関数の面積、又は（ｉｉ）半値全幅（ＦＷＨＭ）分解能のうちの少なくとも一方の和を最小化する多項式フィッティングの次数を求めるステップを更に含む請求項１に記載の方法。
10. （ｉ）ｋ線形化（ＫＬ）、（ｉｉ）分散補正（ＤＣ）、及び（ｉｉｉ）スペクトル平坦化（ＳＦ）に関連する較正基準を保存するステップを更に含む請求項１に記載の方法。
11. 検体からＯＣＴ信号又は干渉信号を受信するステップを更に含む請求項１に記載の方法。
12. 前記ＫＬ較正基準を使用することによって、前記受信されたＯＣＴ信号又は干渉信号をｋ線形化する線形ｋ補間の後に、新しいフリンジを生成するか、又はインターフェログラムをリサンプリングするステップを更に含む請求項１１に記載の方法。
13. 前記ＤＣ較正基準を使用して、前記ｋ線形化されたＯＣＴ信号又は干渉信号に対して分散補正を実施するステップを更に含む請求項１２に記載の方法。
14. 前記ｋ線形化及び分散補正されたＯＣＴ信号又は干渉信号の包絡線を除去するステップを更に含む請求項１３に記載の方法。
15. 前記ＯＣＴ信号又は干渉信号を、ディスプレイ上に表示するＯＣＴ画像に変換するステップを更に含む請求項１１に記載の方法。
16. 被検者に対応する画像データ及び時変データを記憶するメモリと、
    前記メモリと通信する１つ以上のプロセッサと
    を備えてなるシステムであって、
    前記１つ以上のプロセッサは、
    前記１つ以上のプロセッサが、少なくとも第１のミラー測定値及び第２のミラー測定値を取得し、前記第１のミラー測定値及び第２のミラー測定値は、ゼロ遅延線の両側から収集され、各ミラー測定値は、インターフェログラム又は信号又はシステムインパルス応答であり、
    前記１つ以上のプロセッサが、前記第１のミラー測定値及び前記第２のミラー測定値の振幅及び位相を算出し、
    前記第１のミラー測定値及び前記第２のミラー測定値のうちの少なくとも一方を、（ｉ）線形波数（ｋ）空間と、（ｉｉ）線形波長と、（ｉｉｉ）線形時間とのうちの少なくともいずれかとなるようにリサンプリングして、リサンプリングされたミラー測定値を生成し、
    関数を使用して、前記リサンプリングされたミラー測定値の最適化されたフィッティングを計算する
    ように動作可能である、システム。
17. フィッティングのために使用される前記関数は、多項式関数、三次スプラインフィッティング関数、動径基底関数、又は区分関数のうちの１つである、請求項１６に記載のシステム。
18. 前記１つ以上のプロセッサは、生のインターフェログラムミラー測定値に対してｋ線形化を実施し、前記ミラー測定値は、ｋクロックを使用して又は使用せずに取得され、
    リサンプリングされたインターフェログラムを生成するように更に動作可能であり、前記リサンプリングされたミラー測定値は、ｋ空間内にある、請求項１６に記載のシステム。
19. 前記１つ以上のプロセッサは、特定のミラー測定値から計算された包絡線を使用することによって、少なくとも１つのミラー測定値に対してスペクトル平坦化を実施するように更に動作可能である、請求項１６に記載のシステム。
20. 方法を実施するために１つ以上のプロセッサによって実行可能な命令を含むコンピュータ可読媒体であって、前記命令は、
    少なくとも第１のミラー測定値及び第２のミラー測定値を取得し、前記第１のミラー測定値及び第２のミラー測定値は、ゼロ遅延線の両側から収集され、各ミラー測定値は、インターフェログラム又は信号又はシステムインパルス応答であり、
    前記第１のミラー測定値及び前記第２のミラー測定値の振幅及び位相を算出し、
    前記第１のミラー測定値及び前記第２のミラー測定値のうちの少なくとも一方を、（ｉ）線形波数（ｋ）空間と、（ｉｉ）線形波長と、（ｉｉｉ）線形時間とのうちの少なくともいずれかとなるようにリサンプリングして、リサンプリングされたミラー測定値を生成し、
    ある関数を使用して、前記リサンプリングされたミラー測定値の最適化されたフィッティングを計算する
    ことを含んでなる、コンピュータ可読媒体。