JP6320937B2

JP6320937B2 - フルレンジ・フーリエ領域光干渉断層撮影用セグメント化および高性能可視化技術

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Publication number: JP6320937B2
Application number: JP2014556073A
Authority: JP
Inventors: バゲリニア、ホマユーン; シャルマ、ウトカーシュ
Original assignee: カールツアイスメディテックアクチエンゲゼルシャフト
Priority date: 2012-02-10
Filing date: 2013-02-08
Publication date: 2018-05-09
Anticipated expiration: 2033-02-08
Also published as: EP2812881B1; US20130208240A1; US9095281B2; JP2015506772A; JP2018043085A; WO2013117699A1; EP2812881A1

Description

本発明は、医療用撮像に関し、特に、光干渉断層撮影法（ＯＣＴ）により取得するデータのための、データ取得および処理方法に関する。

光干渉断層撮影法（ＯＣＴ）は、１０ミクロン未満の解像度で組織構造をその場でリアルタイムに断面像撮影する光撮像技術である。ＯＣＴは、ＯＣＴビームに沿ってサンプルの散乱プロファイルを測定する。それぞれの散乱プロファイルは、軸方向スキャン、あるいはＡスキャンと呼ばれる。断面画像はＢスキャンと呼ばれ、拡張３次元ボリュームによるものであるが、多くのＡスキャンから構築されていて、ＯＣＴビームをサンプル上の１組の横断方向位置へと移動させる。

近年では、フーリエ領域ＯＣＴ（ＦＤ−ＯＣＴ）は、元々の時間領域ＯＣＴ（ＴＤ−ＯＣＴ）に勝る利点を有することが実証されている（非特許文献１、非特許文献２、非特許文献３参照）。ＴＤ−ＯＣＴでは、サンプル・アームと参照アームとの間の光路長を機械的に走査することが必要である。ＦＤ−ＯＣＴにおいては、一方で、サンプルと参照アームとの光路長差は機械的に走査されない。その代わり、全体のＡスキャンは、波長掃引型ＯＣＴ（ＳＳ−ＯＣＴ）での波長掃引光源の波長掃引速度またはスペクトル領域ＯＣＴ（ＳＤ−ＯＣＴ）でのライン・スキャンカメラのライン・スキャン速度で決まる短い時間内に、サンプル軸線に沿うすべての点について並行して取得される。結果として、各軸方向スキャンの速度は、ＴＤ−ＯＣＴの機械的走査速度と比較して実質的に増加させることができる。

ＦＤ−ＯＣＴにより取得したスペクトル・インターフェログラムは、焦点での縦サンプル構造を符号化する。サンプル構造を復元するため、干渉パターンを逆フーリエ変換することが可能である。逆フーリエ変換はＤＣ成分、相互相関成分、自己相関成分の３成分を生ずる。ＤＣ項は、多くの場合、最大の成分であり、光路長に依存しない。相互相関項は対象の情報、つまりサンプル反射率プロファイルを含む。自己相関項は、サンプル内の異なる反射体間での干渉を表す。これらの３成分すべての要素は、データ解釈または処理において問題を引き起こしうるアーチファクトにつながる可能性がある。

ＯＣＴ信号処理では、ＤＣ項は、背景差分として知られる処理工程を実行することによって通常抑制される。しかし、検出されたパワー・レベルの時間的なばらつきのために、ＤＣ項は、完全には減算されないことがよくある。１つのアーチファクトである中心線アーチファクトは、残留ＤＣ項の結果として生ずる。このアーチファクトは、数ピクセル分の厚さでできた中心輝線として現れ、ゼロ光遅延位置の近くにある。残留ＤＣ項による輝線アーチファクトは、相互相関成分中の対象の重複情報を感知できなくしうる。

もう１つのアーチファクトは複素共役アーチファクトであり、相互相関項から生じる。複素共役アーチファクトは、サンプル・アームの光路長が参照アームの光路長に等しい仮想位置であるゼロ遅延位置の反対側に現れる実像の鏡像である。いくつかの場合、鏡像は、干渉計の２つのアームに起因する分散の不整合のため歪み、ぼやけて見える。複素共役アーチファクトは、画像解釈のあいまいさを生むだけでなく、ＯＣＴのデータの誤解析につながりうる。

中心線アーチファクトと複素共役アーチファクトの両方の影響を避けるために、ゼロ遅延位置はサンプル領域の外側に位置するように選択されることがよくある。そして両方のアーチファクトはポジティブまたはネガティブ・スペースのみを利用して除去することができる。しかしながら、ゼロ遅延位置がサンプル内に確実に存在しないようにすると、実質的に使用可能な画像深度が半分になる。サンプル領域の外側にゼロ遅延位置を置き続ける必要なく、中心線と複素共役アーチファクトの影響を最小限に抑え、ＯＣＴ領域の倍増を可能にするデータ取得または処理方法が、このように非常に望まれる。結果として生じる拡張深度またはフルレンジＯＣＴを取得する能力は、眼球前部の撮像などの生物医学撮像への応用に非常に役立つ。

ＤＣの寄与、したがってゼロ遅延での、またはゼロ遅延の近くの信号を最小限に抑えるための標準的な方法の１つは、背景差分である。これは、サンプルとともに得られた信号から、サンプルが存在しないときの信号を減算することによって行うことが可能である。しかし、背景差分は、参照光のリップルによるＤＣアーチファクトを最小化するにはそれのみでは不十分となり得る。したがって、中心線アーチファクトをさらに最小にする方法が望ましい。

複素共役アーチファクトを除去または最小限に抑えることができるいくつかのフルレンジＯＣＴ撮像技術が実証されている。この問題を解決するためのハードウェアを基にした手法は、ピエゾ装着参照ミラーを用いる参照アームにおける位相シフト・ステッピング、電気光学変調器、キャリア周波数シフト法、直交干渉計、および偏波ダイバーシティを含む。しかしながら、ハードウェアを基にした手法はシステムのコストを上昇し、かつ、より複雑にし、また、いくつかの手法は、技術的な限界がある。位相シフト法は、位相シフトの不正確さ（色収差の誤差）、サンプルの動き、および干渉計の機械的不安定性による性能低下に対して脆弱である。電気光学および音響光学（ＡＯ）変調器に基づく方法は、高価な部品が増え、広帯域動作が複雑になる。３×３カプラを用いる直交干渉計は、さらなる検出チャネルと慎重な較正を必要とし、広帯域動作のために波長依存セグメント化比の変動の点で不利となる。偏波ダイバーシティ法は、サンプルの複屈折に起因する問題に陥る。高密度な間隔のＡスキャンの間の継続的に変化する位相シフトを使用するフルレンジＯＣＴの技術もいくつかある。しかし、対象の動きが撮像アーチファクトと、複素共役抑制性能低下の原因となり得る。

他の技術は、複素共役アーチファクトを削減または除去するために、特殊なアルゴリズムに依存している。これらの方法の大部分は、複数のフレームの取得および大量の後処理を必要とし、リアルタイム表示と可視化としてはそれらの速度を遅くしてしまう。ホーファー（Ｈｏｆｅｒ）らは、サンプルと参照アームとの間の分散不整合を使用し、Ａスキャンを基準にＡスキャン上の複素共役アーチファクトを反復的に抑制する、分散符号化フルレンジ（ＤＥＦＲ）アルゴリズムを実証した（本明細書に援用する非特許文献４）。この技術は、前眼部撮像に有利な用途を有する可能性があるが、アルゴリズムは、時間がかかり、サンプルおよび参照アームが大きな分散不整合を必要とし、それによって干渉計モジュールにハードウェア設計関連の制約をさらに課すことになる。加えて、上述した技術のすべては、アーチファクトを低減する可能性があるが、完全に最小化するわけではない。単独で、または他の技術と組み合わせて使用することができる、これらの欠点のない、複素共役アーチファクトを除去または最小化することが可能なＯＣＴ撮像技術を有することが望ましい。

複素共役アーチファクトが存在すると、組織層セグメント化などのアルゴリズムの解析の不具合が起こる可能性がある。フルレンジ前眼部Ｂスキャン中の解剖学的構造のセグメント化は、前眼部疾患の診断および研究のため欠くことができない。しかしながら、手動セグメント化は、主観的であり、時間がかかる。したがって、複素共役アーチファクトまたは他のクラッタのある背景を含むフルレンジＯＣＴ画像で使用可能な、組織のセグメント化アルゴリズムを有することが望ましい。これは、より高速で信頼性の高い定量化に向けた重要な一歩となる。

複素共役アーチファクトを含むフルレンジＯＣＴ画像における組織層をセグメント化する能力はまた、厚さ分析や歪修正（ｄｅｗａｒｐｉｎｇ）などの、セグメント化に依存する他のアルゴリズムの適用を可能にする。ＯＣＴ撮像では、異なる屈折率を有する２つの媒体の界面での屈折は、画像の歪みを引き起こす可能性がある。屈折に関連する歪みは、空気と角膜組織の屈折率の差が大きい（約０．３８）ことにより、前眼部撮像において特に問題となる。歪みは、歪修正技術を用いて補正可能であるが（非特許文献５参照）、層界面の適正なセグメント化が適切な歪修正に不可欠である。

アールエーライトゲプ（Ｒ．Ａ．Ｌｅｉｔｇｅｂ）ら、「Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｆｏｕｒｉｅｒｄｏｍａｉｎｖｓ．ｔｉｍｅｄｏｍａｉｎｏｐｔｉｃａｌｃｏｈｅｒｅｎｃｅｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ」ＯｐｔｉｃｓＥｘｐｒｅｓｓ１１（８）：８８９−９４（２００３）ジェイエフデボーア（Ｊ．Ｆ．ｄｅＢｏｅｒ）ら、「Ｉｍｐｒｏｖｅｄｓｉｇｎａｌ−ｔｏ−ｎｏｉｓｅｒａｔｉｏｉｎｓｐｅｃｔｒａｌ−ｄｏｍａｉｎｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｉｍｅ−ｄｏｍａｉｎｏｐｔｉｃａｌｃｏｈｅｒｅｎｃｅｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ」ＯｐｔｉｃｓＬｅｔｔｅｒｓ２８（２１）：２０６７−６９（２００３）エムエーコーマ（Ｍ．Ａ．Ｃｈｏｍａ）ら、「ＳｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｓｗｅｐｔｓｏｕｒｃｅａｎｄＦｏｕｒｉｅｒｄｏｍａｉｎｏｐｔｉｃａｌｃｏｈｅｒｅｎｃｅｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ」ＯｐｔｉｃｓＥｘｐｒｅｓｓ１１（１８）：２１８３−８９（２００３）ビーホーファー（Ｂ．Ｈｏｆｅｒ）ら、「Ｄｉｓｐｅｒｓｉｏｎｅｎｃｏｄｅｄｆｕｌｌｒａｎｇｅｆｒｅｑｕｅｎｃｙｄｏｍａｉｎｏｐｔｉｃａｌｃｏｈｅｒｅｎｃｅｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ」Ｏｐｔ．Ｅｘｐｒｅｓｓ１７（１）：７−２４（２００９）ブイウェストファル（Ｖ．Ｗｅｓｔｐｈａｌ）ら、「ＣｏｒｒｅｃｔｉｏｎｏｆｇｅｏｍｅｔｒｉｃａｎｄｒｅｆｒａｃｔｉｖｅｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｓｉｎｏｐｔｉｃａｌｃｏｈｅｒｅｎｃｅｔｏｍｏｇｒａｐｈｙａｐｐｌｙｉｎｇＦｅｒｍａｔ’ｓｐｒｉｎｃｉｐｌｅ」Ｏｐｔ．Ｅｘｐｒｅｓｓ１０（９）：３９７−４０４（２００２）

ここで、拡張深度で、屈折補正済のフルレンジＯＣＴ画像の可視化の向上を可能にするいくつかの新規のＯＣＴデータ処理技術を提案する。これらの技術は、システム内にさらなるハードウェアを必要としたり、大幅に後処理時間を増加させたりすることなく、中心線アーチファクトと複素共役アーチファクトを最小にする。この方法は、ＯＣＴのハードウェアの変更を必要としないので、費用対効果が良く、既存システムの容易にアップグレードできるようになる。この方法はまた、同じ位置で複数の取得を必要とせず、それは取得時間が増加しないことを意味する。

本明細書に記載の発明では、各Ａスキャンを正規化することによってゼロ遅延位置での変調リップルを最小化する。また、フルレンジＯＣＴ画像を表示し、鏡像から実像を分化、セグメント化し、フルフィールドＯＣＴ画像におけるアーチファクトを最小化し、鏡像をフェード・アウトするために調整可能な制御を提供し、実像と鏡像のセグメント化結果に基づいて、歪修正を行う。

複素共役アーチファクトを最小化するための手法における重要な工程の１つは、実像と鏡像にまたがる層のセグメント化を含む。本発明の一実施形態では、セグメント化アルゴリズムは、２次元のＢスキャンで虹彩と水晶体嚢の表面だけでなく前部および後部角膜表面の境界を識別するように設計され、それら表面の少なくとも１つがゼロ遅延位置の両側に延びる。このセグメント化の出力は、鏡像アーチファクトを減衰するために使用可能である。それはまた、眼球前部などのサンプルの真の解剖学的情報を示すために、フルレンジＯＣＴ画像の歪修正のために使用可能である。フルレンジ前眼部のＢスキャンは、前眼房と相互虹彩角膜角の構成の全体像を一目でわかるよう提供可能である。

図１は、眼科用汎用周波数領域ＯＣＴシステムの図。図２は、背景差分後の参照スペクトル・フレームの図。図３は、データを正規化し、中心線アーチファクトを最小限に抑えるアルゴリズムの実施形態を示す図。図４Ａは、正規化補正前のフルレンジ前眼部Ｂスキャンの図。図４Ｂは、正規化補正後のフルレンジ前眼部Ｂスキャンの図。図５は、再構成された背景スペクトル／ノイズ・フロアを示す図。図６は、虹彩と水晶体嚢の前面のセグメント化の関心領域（ＲＯＩ）を示す図。図７Ａは、後部角膜表面と虹彩／レンズ表面から生成されたマスクを示す図。図７Ｂは、角膜前面から生成されたマスクを示す図。図８Ａは、図７Ａのマスクの距離変換を示す図。図８Ｂは、図７Ｂのマスクの距離変換を示す図。図９は、表面がセグメント化され鏡像が減衰されたフルレンジ前眼部Ｂスキャンの図。図１０は、表面とフィットがセグメント化され、鏡像が減衰されたフルレンジ歪修正虹彩角膜角を示す図。

図１には眼科用汎用周波数領域ＯＣＴ（ＦＤ−ＯＣＴ）システムの図が示されている。光源１０１からの光は、人間の眼内組織が典型的なサンプルである、サンプル１１０を照射するように通常、光ファイバ１０５により経路設定される。典型的な光源は、スペクトル領域ＯＣＴ（ＳＤ−ＯＣＴ）の場合には、時間コヒーレンス長が短い広帯域光源であり、波長掃引型ＯＣＴ（ＳＳ−ＯＣＴ）の場合には、波長可変レーザ光源である。光束（破線１０８）は、典型的には、ファイバの出力とサンプルとの間の走査光学系１０７を用いて、横方向に（ｚが光束に対して平行である場合、ｘとｙ方向に）、撮像される領域または容積部にわたって走査される。サンプルからの反射光は、走査光学系１０７を通って戻り、通常、サンプル照明光の経路設定に使用したものと同じファイバ１０５に集光される。レンズ１０９は、ファイバから出射された照明光をコリメートするとともに、反射された光を集光用ファイバに集束するために使用される。同じ光源１０１に由来する参照光は、この場合には、調節可能な光学的遅延を有する、ファイバ１０３とレトロリフレクタ１０４とを含む別個の経路を通る。当業者は、透過型参照パスも使用可能なこと、また、干渉計のサンプル・アームまたは参照アームのどちらかに調整可能な遅延を配することが可能なことも認識するであろう。さらに、干渉計は、光ファイバ、バルク光学部品、またはそれらの組み合せからなり得る。集光されたサンプル光は、通常、ファイバ・カプラ１０２で参照光と合成され、光検出器１２０で光の干渉を形成する。検出器に向かう単一のファイバ・ポートが示されているが、当業者であれば、干渉信号のバランスまたはアンバランス検出のために様々なデザインの干渉計が使用可能であることを認識するであろう。検出器からの出力は、プロセッサ１２１に供給される。結果は、プロセッサ１２１に記憶されるか、あるいはディスプレイ１２２に表示させることができる。処理および記憶機能を、干渉データ収集機器内に局在化してもよく、あるいは、機能を収集されたデータが転送される外部処理ユニット上で実行してもよい。このユニットは、データ処理専用、またはＯＣＴ撮像装置専用ではない、極めて汎用的な他のタスクを実行するものであってもよい。

サンプルから戻る光と参照アームから戻る光との干渉により、干渉を受けた光の強度がスペクトル全体で変化する。干渉光のフーリエ変換により、異なる光路長における散乱強度のプロファイル、結果的に、サンプル中の深度（ｚ方向）に応じた散乱が明らかとなる（例えばアールライトゲプ（Ｒ．Ｌｅｉｔｇｅｂ）ら、「ＵｌｔｒａｈｉｇｈｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎＦｏｕｒｉｅｒｄｏｍａｉｎｏｐｔｉｃａｌｃｏｈｅｒｅｎｃｅｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ」Ｏｐｔ．Ｅｘｐｒｅｓｓ１２（１０）：２１５６−６５（２００４）を参照）。深度に応じた散乱プロファイルは、軸方向スキャン（Ａスキャン）と呼ばれる。サンプル中の隣接する位置で測定された１組のＡスキャンは、サンプルの断面像（断層像またはＢスキャン）を生成する。Ｂスキャンの集積は、データ・キューブまたはデータ・ボリュームを構成する。これらの方法の適用は、ＦＤ−ＯＣＴにより取得されたデータに限定される必要はないことに留意すべきである。つまり、それらはまた、ＴＤ−ＯＣＴを含む他の種類のＯＣＴにより取得されたデータに適用することができる。本発明の方法は、複素共役アーチファクトを低減するように設計されたシステムを用いて収集されたＯＣＴデータに適用され、さらに収集されたデータに対するアーチファクトの影響を低減することができる。

Ｂスキャン中のＡスキャン・スペクトルの正規化による中心線アーチファクトの最小化
上述したように、ＦＤ−ＯＣＴにより取得したスペクトル・インターフェログラムのＤＣ成分は、ゼロ遅延位置付近の中心線アーチファクトを生ずる可能性がある。ＤＣの寄与、即ちゼロ遅延またはゼロ遅延の近くの信号を最小限に抑える標準的な方法の１つは、背景差分である。これは、サンプルを用いて取得された信号から背景の参照信号を減算することによって行うことができる。好ましい実施形態では、背景信号は、参照光のみでの複数のスペクトル測定値を平均化することによって得られる。しかし、背景差分のみでは、ＤＣアーチファクトを最小にするには不十分である可能性がある。ＳＤ−ＯＣＴシステムからの画像において、分光計によって収集された参照パワーにおける小さな変調は、参照フレームと平均参照スペクトル（すなわち、背景信号）との差が表示されることで明らかとなる。図２は背景信号が減算された、２０４８ピクセルのカメラからの参照スペクトル・フレーム（１０２４×２０４８）を示している。そこでは、背景信号は、フレーム全体の測定値を平均化（すなわち１０２４スペクトル・インターフェログラムを平均化）することによって計算された。強度における周期的なリップルが約５０から６０ピクセルの間隔で、はっきりと観察可能である。これらのリップルのソースは、スーパールミネッセント・ダイオード（ＳＬＤ）光出力または参照パワーの変動に起因することも、ＣＣＤカメラでの積分時間の不均一の結果もよることもあり得る。

ここで、Ａスキャンに対応する各スペクトル・インターフェログラムが正規化され、参照パワーに対する変調の影響を最小限にして、残留ＤＣ項の縮小、ひいては中心線アーチファクトの最小化をもたらすことが可能となる解決策を提案する。図３は、データを正規化し、中心線アーチファクトを最小化するためのアルゴリズムの実施形態を示している。図３に示すように、最初に、サンプルのＢスキャンと参照フレーム（サンプルが存在しないＢスキャン）とが取得される。背景信号は、その後、参照フレーム内のＡスキャンのすべてを共に平均化することによって計算される。その後、背景信号のピーク値Ｐ_{０ＢＣＫＧ}が計算される。次に、Ｂスキャン（またはＡスキャン）からの各スペクトル測定値は、Ａスキャンの長さ方向に沿ってローパス・フィルタリングされる。次に、各ローパス・フィルタリング後のＡスキャンのピーク値Ｐ_０Ａｉｊが計算される。ローパス・フィルタリングにより干渉による干渉縞の変調が除去され、各Ａスキャンにおける参照信号レベルの測定が可能となる。その後、各Ａスキャンには、以下のように正規化係数Ｐ_{０ＢＣＫＧ}／Ｐ_０Ａｉｊが乗算される。

背景信号差分、分散補正、およびフーリエ変換などの標準的なＯＣＴの後処理工程は、正規化Ａスキャンのスペクトルを用いて行われる。図４Ａ〜４Ｂは、この手法を使用した結果を示している。図４Ａは、正規化補正なしのフルレンジＯＣＴ画像を示し、図４Ｂは補正後の画像を示す。図４Ａと比較して、図４Ｂでは周期的な強い中心線アーチファクト４０１は、比較的抑制されている。

アルゴリズムにおける好ましい方法は、背景信号の計算のための別個の参照フレームの使用を含む。しかしながら、本発明はまた、別個の参照フレームを取得せずに、背景信号を計算することによっても実現可能である。その代わりに、Ｂスキャンにおけるいくつかの横断方向位置に亘る複数のＡスキャンは、平均化され、背景参照信号を得ることができる。干渉縞は、異なる横断方向位置で急速に変化するので、このように平均化することにより、ＤＣ参照成分を近似することができる。

中心線アーチファクトの最小化は、フルレンジＯＣＴ画像の可視化の向上に係る本発明の一側面にすぎない。これは、次のセクションに記載された本発明のセグメント化の態様と組み合わせることができ、またはゼロ遅延においてアーチファクトを表示する任意のＯＣＴのＢスキャンで使用することができる。

ＯＣＴデータの可視化は、各Ａスキャン全体のノイズ・フロアを平坦化することによって向上可能である。ＯＣＴシステムによって収集された生データから各Ａスキャンが再構成された後に、ノイズ・フロアは完全に平坦でない可能性がある。つまり、ノイズのみを含有するＢスキャンのＡスキャンのすべてが各深度位置に沿って平均化される場合には、平均ノイズ値は、深度位置に応じて変化する可能性がある。図５は、深度の関数としてノイズのみのＢスキャンからのすべてのＡスキャンの平均を示し、フルレンジ・データの下半分のみを示している（Ａスキャンの画素長２０４８でフルレンジＢスキャンの画素１０２４から２０４８）。ノイズ・フロアが、不均一であり、かつより高い画素値で減少することが認められる。これは、再構成されたＡスキャンの深度位置全体に輝度レベルの不均一を引き起こす。

この不均一は、各深度位置での輝度を調整することによって補償可能である。輝度調整は、Ａスキャンと同じ次元を有する調整オフセット・ベクトルを使用して行うことができる。調整オフセット・ベクトルは、まず未加工背景Ａスキャンを再構成することによって計算することができる。そして、再構成背景Ａスキャンは平均化され、単一の平均化Ａスキャンを生成する。平均化Ａスキャンは、その後、メディアン・フィルタで平滑化される。次に、平滑化されたベクトルの最大値が、常に各Ａスキャン中心の周りにあるゼロ遅延での強い信号のため、ベクトルの中央部を除いて計算される。最後に、各位置の調整オフセットは、その最大値から平滑化されたベクトルを減算することによって計算される。調整オフセット・ベクトルは、それぞれの新規の再構成されたＡスキャンに追加され、平坦化されたノイズ・フロアを持つＡスキャンが生成される。

アーチファクト低減のためのフルレンジＦＤ−ＯＣＴ画像のロバスト自動セグメント化
ここで説明する方法は、様々なアーチファクトや撮像欠陥を含むフルレンジＯＣＴ画像内の層をセグメント化することができる。様々なアーチファクトは、複素共役アーチファクト、クラッタ化（cluttered）された背景、レイヤーの周りの低ＳＮＲ、瞳孔散大による虹彩形状の変化や、その他の様々なタイプのアーチファクトなどを含むが、それに限定されない。特に、ここに記載の方法は、少なくとも１つの組織表面がゼロ遅延位置の両側に延びるフルレンジＯＣＴ画像内の層をセグメント化することを含む。ゼロ遅延位置に亘ってサンプルを配置すると、完全な画像深度を使用可能となるが、しかし、上述のように、実像と複素共役像が重複する領域を持つことになるため、セグメント化と複素共役の除去が困難になる。その代わりに、サンプルがゼロ遅延位置の一方の側で全体が保持された場合には、複素共役像は、ゼロ遅延位置の他方の側に全体が収まり、したがって、実像と複素共役像の重なりが避けられる。しかしながら、そうすることで、使用可能な画像深度は、フルレンジＯＣＴ画像深度の半分のみに制限される。これは、眼球前部の撮像などの、より深い深度を必要とする各種ＯＣＴ撮像用途には望ましくない。ここで説明した本発明では、実像と複素共役の重なるフルレンジＯＣＴ画像に対してのセグメント化の能力が、複素共役の減衰を可能にするだけでなく、ノギスなどの測定器具を補助的に使用し、前眼部の広範囲ＯＣＴ画像の定量形態学的分析を可能にする。これらの定量形態学的分析には、虹彩角膜角測定、角度毎の測定、中央角膜厚、前眼房深度測定が含まれる。セグメント化された層は歪修正用に、および任意の位置でフラップと間質の厚さを測定するフラップ・ツールにも使用可能である。また、しかしながら、以下に記載の技術は、複素共役またはクラッタ化された背景のないＯＣＴ画像を扱うことができる。

セグメント化の手法は、いくつかの先行情報を利用している。つまり、角膜の一般的な形状が曲面であること、経線の一般的な形状は、二次関数であること、角膜頂のおおよその横方向および軸方向の位置、角膜の近似厚さ、前面近似曲率および後面近似曲率、などである。セグメント化、および鏡像除去のアルゴリズムの工程は以下のように要約することができる。（１）前処理、（２）前部および後部層のセグメント化、（３）虹彩表面と水晶体嚢のセグメント化、および（４）鏡像の減衰、である。セグメント化情報はまた、屈折矯正および歪修正などの他の目的のために使用可能である。ここで説明するアルゴリズムの実施形態は、眼球前部の撮像に適用されているが、このアルゴリズムはまた、網膜等の他の表面の撮像に適用可能である。

好ましい実施形態では、前処理工程は、双方向フィルタリングを含む（シートマシ（Ｃ．Ｔｏｍａｓｉ）とアールマンドチ（Ｒ．Ｍａｎｄｕｃｈｉ）「Ｂｉｌａｔｅｒａｌｆｉｌｔｅｒｉｎｇｆｏｒｇｒａｙａｎｄｃｏｌｏｒｉｍａｇｅｓ」Ｐｒｏｃ．ＩＣＣＶ：８３９−４６（１９９８）を参照）。双方向フィルタは、エッジ保存ノイズ低減平滑化フィルタである。画像内の各画素の強度値は、隣接画素の強度値の（ガウス分布に基づく）加重平均に置き換えられる。加重は、空間的な位置だけでなく、強度範囲の違いに依存する。このフィルタリング方法は、次のセグメント化工程のパフォーマンスをよりロバストにする。他の前処理工程は、当業者によって想定され得る。

次に、角膜の前部層および後部層は、セグメント化される。本発明の好ましい実施例では、これを達成するために、キャニー・エッジ検出が、まず実施され、「１」の値を有する画素がエッジを表す二値画像が得られる（本明細書に援用する、ジェイキャニー（Ｊ．Ｃａｎｎｙ）「Ａｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌａｐｐｒｏａｃｈｔｏｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ」ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＰａｔｔｅｒｎＡｎａｌｙｓｉｓａｎｄＭａｃｈｉｎｅＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅＰＡＭＩ−８（６）：６７９−９８（１９８６）を参照のこと）。次いで、関心領域（ＲＯＩ）がキャニー画像から抽出され、ここで、関心領域が元の画像の上半分として定義される。この関心領域には、角膜前面および角膜後面の中央部分が含まれる。関心領域内で、連結エッジが識別され、そこで連結エッジは「１」の値を有する複数の隣接画素として定義される。（一つの画素が、他の画素を囲む８画素の１つに位置している場合には２つの画素が隣接するものとして定義される。）
次いで、二次関数は、閾値数の連結画素を有する識別済連結エッジに確実にあてはめられ、閾値は、画像サイズに基づいて決定される。このように、あてはめられた二次関数の数は、この閾値を満たす、関心領域で見つかった連結エッジの数によって決定される。この数は、サンプル中に見出される解剖学的エッジよりも非常に多くなり得る。なぜなら、キャニー・エッジ検出により同定される「エッジ」の多くが、ノイズによるものであり、また、複素共役に起因し得るものもあるからである。好ましい実施形態では、二次関数は放物線（ｙ＝ａｘ^２＋ｂｘ＋ｃ）である。二次関数のパラメータは、ランダム・サンプル・コンセンサス（ＲＡＮＳＡＣ）フィッティングを用いて決定することができる（本明細書に援用する、エムエーフィシュラー（Ｍ．Ａ．Ｆｉｓｃｈｌｅｒ）とアールシーボールズ（Ｒ．Ｃ．Ｂｏｌｌｅｓ）、「ＲａｎｄｏｍＳａｍｐｌｅＣｏｎｓｅｎｓｕｓ：Ａｐａｒａｄｉｇｍｆｏｒｍｏｄｅｌｆｉｔｔｉｎｇｗｉｔｈａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｔｏｉｍａｇｅａｎａｌｙｓｉｓａｎｄａｕｔｏｍａｔｅｄｃａｒｔｏｇｒａｐｈｙ」Ｃｏｍｍ．ｏｆｔｈｅＡＣＭ２４（６）：３８１−９５（１９８１）を参照のこと）。ＲＡＮＳＡＣは、データが総エラーや外れ値であるポイントを含むことを前提としており、インライア（ｉｎｌｉｅｒｓ）であり、その分布をいくつかのモデル・パラメータのセットによって説明することができる他のデータ・ポイントが加わる。このように、この方法は、より確実なフィッティング法であり、かつ外れ値がデータ・セットの大部分を占めるデータ・セットを平滑化することができる。

連結エッジにフィッティングされた二次関数から、２つの二次関数が前部角膜層と後部の角膜層に対応するものとして識別され、層位置の初期推定として使用される。これら２つの二次関数は、多くの既知の特性に基づいて選択される。第１に、角膜の前面および後面は、互いにほぼ平行であるので、それらにあてはめられた２つの二次関数は、互いにほぼ平行であるとする。第２に、それらの二次関数は、角膜の厚さの範囲内でそれらの間に距離を有すると仮定される。第３に、それら２つの二次関数は、その曲率が、角膜前部および後部曲率の範囲内で、凹形状と同様の曲率を有するものとする。第４に、それらの頂点は、同様のｘ座標を有し、画像の横方向中央部分に位置されているものとする。上側の二次関数は、角膜前面の初期推定値となっており、下の二次関数は、角膜後面の初期推定値となっている。

初期推定値が同定された後、最終的な層の位置はハイブリッド・グラフ理論および動的プログラミング・フレームワークを用いて決定することができる（本明細書に援用する、エスティンプ（Ｓ．Ｔｉｍｐ）、「Ａｎｅｗ２Ｄｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｄｙｎａｍｉｃｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇａｐｐｌｉｅｄｔｏｃｏｍｐｕｔｅｒａｉｄｅｄｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎｍａｍｍｏｇｒａｐｈｙ」Ｍｅｄ．Ｐｈｙｓ．３１（５）：９５８−７１（２００４）を参照のこと）。本方法の一実施形態では、前部層及び後部層位置にあてはまる二次関数の周りの領域は、関心領域（ＲＯＩｓ）を定義するために使用される。本方法の別の実施形態では、前面の初期推定値または後面の初期推定値のいずれか１つの放物線のみが選択され、関心領域は、単一の放物線および平均角膜厚に関する事前情報に基づいて定義される。本方法のさらに別の実施形態では、下部および上部放物線の平均値を使用して、再度平均角膜の厚さに関する事前情報の利点を取り上げつつ、関心領域が定義される。

次に、グラフに基づくセグメント化を、関心領域内で行うことができる。グラフに基づく方法は、角膜層を区分的にセグメント化し、層の中心領域（ゼロ遅延位置の上方に該当するもの）および（ゼロ遅延位置の下に位置する）層の左右の領域をセグメント化する。ゼロ遅延位置にあたる層の領域は、３つのセグメント化領域から外挿される。中央、左、右、および外挿領域は、その後、合成され、完全な連続層セグメント化が生成される。

角膜の前部および後部層の最終位置が決定された後、それらの位置は、画像内の関心領域のさらなるセグメント化を助けるために使用可能である。例えば、最終位置は、虹彩と水晶体嚢の前面のセグメント化を助けるために使用可能である。図６に示すように、虹彩６０５と水晶体嚢６０７の前面とを含む関心領域は、（１）前部角膜表面６０１の（ゼロ遅延位置を横切る）鏡像の下、および（２）後部角膜表面６０３の下にある完全像の下半分の領域として定義することができる。グラフに基づくセグメント化は、次いで虹彩と水晶体面の位置を推定するために使用されうる。水晶体の後面はまた、水晶体前面の情報を用いてセグメント化して、グラフに基づくセグメント化が行われる関心領域を定義することができる。水晶体の前面および後面から、水晶体の厚さを前面と後面との間の距離に基づいて算出することができる。

必要な層がセグメント化された後で、鏡像減衰が可能となる。本発明の好ましい実施形態では、セグメント化された角膜前面および後面と、虹彩／水晶体面とに基づいて２つのマスクを生成することによって、鏡像減衰が行われる。マスクは、すべての画素値が０に初期設定された、Ｂスキャンと同じ寸法を有する２つの画像から生成される。次に、図７Ａに示すように、第１のマスクを作成するために、角膜後面７０１と水晶体／虹彩面７０３との間の画素値のすべてが値「１」に設定される。図７Ａ中の黒色は、「０」に設定した画素値を示し、白色は「１」に設定された画素値を示す。第２のマスクを作成するために、図７Ｂに示すように、角膜前面７０５の上にあるピクセル値のすべてが「１」に設定される。次に、距離変換は、図８Ａ、図８Ｂに示すように、マスクのエッジでの遷移を平滑化するために使用される。図８Ａは、遷移が平滑化された図７Ａからのマスクを示し、および図８Ｂは、遷移が平滑化された図７Ｂからのマスクを示している。各マスクのエッジ付近のＢスキャンの領域は、実像から背景への円滑な移行のため、減衰が少ない。

次いで、鏡像と背景はこれらのマスクを用いて減衰される。各Ｂスキャンでは、いずれかの非ゼロ値のマスクの位置に対応する画素値がパーセント単位で減少される。パーセント値は設定可能であり、このパーセント値によりユーザが減衰レベル（０％〜１００％）を変更することが可能となる。図９は、背景と鏡像アーチファクトが７５％減衰した、本明細書に記載した方法を用いて作成した画像を示す。また、前部角膜層９０１、後部角膜層９０３、虹彩９０５、および前部水晶体嚢９０７のセグメント化を示している。別の実施形態では、減衰度合いがより大きいものであり得る（例えば、８５〜９５％）。図１０は、鏡像アーチファクトが減衰されたフルレンジＯＣＴ虹彩角膜角走査を示す。また、異なる層（前部角膜層１００１、後部角膜層１００３、虹彩１００５）の自動セグメント化の結果を示している。実線は、セグメント化された表面を示し、破線は、セグメント化された表面の二次式のフィットを示す。

セグメント化情報を減衰のために使用することに加えて、特定の測定のために、また屈折補正および歪修正のためにセグメント化情報は使用可能である。例えば、前眼房深度および角度は、虹彩および水晶体セグメント化を用いて通常、強膜棘である少なくとも１つの画像中の目印のユーザ識別に基づく半自動測定または全自動測定を導くことにより測定することができる。後部および虹彩セグメント化はまた、半または全自動角度測定に使用可能である。さらに、屈折補正と歪修正は、既知の屈折率を用いて前面および後面に基づいて行うことができる。前眼部のＯＣＴ画像は、いくつかの境界で屈折によって歪められる。例えば、光線は、空気（屈折率１．０００）から角膜（屈折率約１．３７２）へ、および角膜から房水（屈折率約１．３３２）へと通過する。屈折率の変化により、ＯＣＴ光線の方向が変えられる。このタイプの歪みは、歪修正アルゴリズムによって補正可能である。歪修正には、角膜や房水の屈折率だけでなく、角膜の前面および後面の位置の情報を必要とする。したがって、歪修正は、上述の方法により決定されたセグメント化情報を用いて行うことができる。

本発明の教示を組み込んだ様々な用途および実施形態を本明細書で詳細に示し説明してきたが、当業者は、さらにこれらの教示を組み込んだ他の様々な実施形態を容易に考案することができる。

以下の関連文献は本明細書に援用する。
U.S. Patent No. 8,363,225, "OCT apparatus, methods, and applications" to J. P. Rolland, K. S. Lee, and P. Meemon.
U.S. Patent No. 7,710,577, "Multiplexing spectrum interference optical coherence tomography" to T. Yatagai and Y Yasuno.
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B. Hofer, B. Povazay, A. Unterhuber, L. Wang, B. Hermann, S. Rey, G. Matz, and W.
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V. Westphal, A. M. Rollins, S. Radhakrishnan, and J. A. Izatt, "Correction of geometric and refractive distortions in optical coherence tomography applying Fermat's principle," Opt. Express 10(9): 397-404 (2002).
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Claims

光干渉断層撮影（ＯＣＴ）システムによって生成されるフルレンジ画像をセグメント化するための方法であって、システムが、サンプル・アームと参照アームとを有し、サンプルにおけるゼロ遅延位置が、該サンプル・アームと該参照アームの光路長が等しくなる位置として定義され、前記サンプルは、眼球前部である、方法において、
干渉計を用いてサンプルから反射された信号光と参照光との間の干渉光を集光することによって、サンプルのＯＣＴ・Ｂスキャンを取得する工程であって、該信号光は該サンプルを横切って横断方向にスキャンされ、該サンプルは該ゼロ遅延位置の両側に延び、実像と複素共役像の両方が生成される、前記取得する工程と、
該ＯＣＴ・Ｂスキャンにおいて該ゼロ遅延位置の両側に延びる少なくとも１つの組織表面をセグメント化する工程と、
前記少なくとも１つの組織表面とは異なる第２の組織表面をセグメント化する工程と、
前記少なくとも１つの組織表面および前記第２の組織表面のセグメント化したものを用いて前記ＯＣＴ・Ｂスキャンにおける前記複素共役像を選択的に減衰する工程と、
セグメント化された表面を記憶または表示する工程と
を含む、方法。
前記組織表面は、角膜前面または後面のうちの１つである、請求項１に記載の方法。
選択的減衰は、前記複素共役像の減衰の度合いを変化させるために調整可能な制御を用いて行われる、請求項１に記載の方法。
虹彩の前面と水晶体嚢をセグメント化する工程をさらに含む、請求項１に記載の方法。
水晶体の前面と後面をセグメント化する工程をさらに含む、請求項１に記載の方法。
前記セグメント化された組織表面を用いてフルレンジＯＣＴ画像を歪修正する工程をさらに含む、請求項１に記載の方法。
歪修正されたＯＣＴ画像から測定を行う工程をさらに含む、請求項６に記載の方法。
前記測定は層厚、虹彩角膜角、水晶体厚、または前眼房深度の１つである、請求項７に記載の方法。
前記測定は自動的に行われる、請求項７に記載の方法。
光干渉断層撮影（ＯＣＴ）システムによって生成されるフルレンジ画像をセグメント化するための方法であって、システムが、サンプル・アームと参照アームとを有し、サンプルにおけるゼロ遅延位置が、該サンプル・アームと該参照アームの光路長が等しくなる位置として定義される、方法において、
干渉計を用いてサンプルから反射された信号光と参照光との間の干渉光を集光することによって、サンプルのＯＣＴ・Ｂスキャンを取得する工程であって、該信号光は該サンプルを横切って横断方向にスキャンされ、該サンプルは該ゼロ遅延位置の両側に延び、実像と複素共役像の両方が生成される、前記取得する工程と、
該ＯＣＴ・Ｂスキャンにおいて該ゼロ遅延位置の両側に延びる少なくとも１つの組織表面をセグメント化する工程と、
前記少なくとも１つの組織表面をセグメント化したものを用いて選択的に該複素共役像を減衰する工程と、
減衰された複素共役像と該Ｂスキャンを記憶または表示する工程と
を含む、方法。
前記サンプルは、眼球前部である、請求項１０に記載の方法。
前記組織表面は、角膜前面または後面のうちの１つである、請求項１１に記載の方法。
前記少なくとも１つの組織表面とは異なる第２の組織表面をセグメント化する工程をさらに含む、請求項１１に記載の方法。
前記取得、セグメント化、および選択的減衰の工程は、ＯＣＴシステムのハードウェアにより複素共役アーチファクト誤差を低減するために実行される、請求項１０に記載の方法。