JP6360065B2 - スペクトル領域干渉法における信号処理方法および装置、並びにスペクトル領域光コヒーレンストモグラフィの方法および装置 - Google Patents
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Description
f=U│OPD│ (1)
ここで、Uは各SDIセットの特性を示す変換係数である。
図1において、光源は広帯域(11)であり、処理装置(6)は干渉計(61)を採用し、CCD撮像素子(CCD)または相補型金属酸化膜半導体(CMOS)リニアカメラを用いて、通常はプリズムまたは回折格子およびリニア光検出器アレイを用いて構成される。このような手法は、以下において、分光計に基づく(SB)−OCTのものを指す。スペクトルは山と谷(チャネルスペクトル)を示し、Taplin et al.による, "Displacement sensor using channelled spectrum dispersed on a CCD array", Electron. Lett. 29, No.10, (1993), pp. 896-897の論文に記載のように、このような変調の周期は干渉計におけるOPDに相応する。図3(a)に示すように、〜3cl(左)と〜6cl(右)のOPDに対する、2つのOPD値に、物体(3)としてミラーを使用する場合には、OPDが大きいほどスペクトル(S,60)内のピークの数が多い。干渉計(61)内のリニアカメラは、図3bに示すように、チャネルスペクトル内の連続した山と谷のサンプルを抜き取ることができるように、十分に小さなピクセルδλが必要である。その電荷量をダウンロードすることにより、図3(c)sに示すように、干渉計内のリニアカメラは光学スペクトルを時間内に電気信号に変換する。網膜や皮膚などの多層物体を画像化する場合には、各層はその深さによって自身のスペクトル変調周期をインプリントする。
図2において、処理装置(6)は光検出器(63)を採用し、掃引光源(波長可変レーザ)(12)を光源(1)として使用し、掃引光源(SS)−OCTと称する方法に基づいて動作する。
各OCT手法で、異なる類の走査および検出を確認できる。全てのOCTシステムは、2つまたは3つの走査機構を備えている。飛点型を実施する場合には、各点ごとに、物体(3)上のビームを偏向させるために図1および図2における走査装置(511)および(512)としてガルバノスキャナ(galvo-scanner)、共振スキャナ、電圧素子および、音響光学変調器を用いる。全領域型を実施する場合には、その状況内のいくつかの点を一度に捕捉するために2Dアレイ、CCDまたはCMOSカメラを使用する。図1において、全領域型で動作している場合、J. Wang, C. Dainty, A. Gh. Podoleanuによる "Line-field spectral domain optical coherence tomography using a 2D camera", Proc. SPIE 7372, 737221 (2009)で説明しているように、スプリッタ(2)と物体(3)の間の走査装置(51)は1つだけの走査装置に減らしてあり、光学インターフェース(5)ではラインを用いて物体(3)を照射するために円筒形光学を使用し、分光計(61)内のカメラは2Dカメラである。ラインの各ピクセルが物体(3)に照射している、(61)内の2Dカメラの一方向に沿った直交方向(例えば、列方向に沿った方向)では、チャネルスペクトルは2Dカメラの直角方向(各縦列)に沿って照射されて、機械走査を行うことなくB−スキャン画像を生成する。直交方向走査装置(511)の各位置には、物体(3)に照射したラインと深さ方向の軸によって形成された面において、2Dアレイは断面画像(B−スキャン)を提供する。その後、次のB−スキャンを収集するために走査装置(511)を次の位置に移動する。
従来技術のSD干渉法が提示する最初の問題点は、図1の干渉計(61)および図2の光検出ブロック(63)(または、SS全領域型を実施例におけるカメラ)から来るデータは、光周波数が線形で提供されていないということである。この問題には、データの線形化が必要であり、また時間を要する。SB−OCTでは、分光計で使用しているリニアカメラ(61)上での光周波数ではスペクトルは線形回折していない。SS−OCTでは、光源(12)の光周波数の変化は時間に関して線形でない。例えば、多くの掃引光源はファブリペロー調整可能フィルタを使用する。高いライン速度を達成するためには、これらのフィルタを正弦波信号で励起して生成される光信号の周波数を非線形的に変化させるように導く。線形光周波数スロットにまとめられていない全てのデータ信号(60)のFFTは、最終A−スキャン、つまり、信号(60’)において、より小さなピーク振幅、広幅のピークおよび多数のピークまでもたらす。
従来技術における第2の問題点は、2D正視型マップ(C−スキャンOCT画像)をリアルタイムで生成できないということである。このため、従来技術においてはまず第一にA−スキャンをボリュームに組み立てて、第二にC−スキャンを生成するためのソフトウェアカットを作る必要がある。SB−OCTおよびSS−OCTセットは、それらのバージョンが飛点型か全領域型に関係なく、C−スキャン面に垂直に、つまり軸座標に沿った反射プロフィル、A−スキャンを出力する。C−スキャンは、顕微鏡が提供するようなより見慣れた配向性(軸上ビームに対する横方向断面)を示す。C−スキャンは、組織の微細構造の視覚化を向上させ、付加的な情報を提供する。またこれらは、次の高分解能断面のB−スキャンのサンプリング位置を決定する処理に有用である。C−スキャン断面は、SB−OCTおよびSS−OCTで得られるが、物体(3)の全ボリュームが取得されてからのみ、つまり、取得後処理のみを通じてのみ可能である。従来技術において、全ボリュームのサンプリングをするために第1のステップで異なる横方向軸、Yv、但しv=1,2,...、での一連のB−スキャンOCT画像が撮像される。これにつづき第2のステップではC−スキャンを取得するために先に生成した3Dボリュームをソフトウェアを用いてスライスする。このためSD−OCTでは、C−スキャンを作るためにかかる時間は全ボリュームデータを収集するために必要な時間Tvに加えてA−スキャンをボリュームに組み立てるためにかかる処理時間とこのようなボリュームをソフトウェアカットするための時間Tcutによって決まる。例えば、1MHzライン速度では500本のラインから成るB−スキャン画像のデータを500マイクロ秒で取得することを可能にする。もしA−スキャンの深さ方向において500ピクセルのこのようなフレーム500取得されるとしたら、これはTv=0.25秒で5003のボリュームのピクセルデータが取得されたことを意味する。これはC−スキャン画像を作るために必要なデータを取得するための最短時間間隔を示す。データを処理し,TA、A−スキャンを組み立てて、サンプルの空間的なボリュームを作成してボリューム内にC−スキャン用ソフトウェアカットを生成する時間,Tcutのために追加時間を必要とする。従来技術では、横方向軸(h,v)、ここでh=1,2,...H、v=1,2,...V、の全ての所定ピクセルの干渉計の出力スペクトルの読み取りから軸反射プロフィル(A−スキャン)を作成するためにフーリエ変換を使用している。ボリュームは、XおよびY軸に沿ったそれぞれに対応する全てのHおよびVピクセルのA−スキャンを組み合わせることにより作成する。そして、このようなボリュームから対応する正視型スライスをソフトウェアカットする。これには時間を要する。
従来技術のSDIおよびSD−OCT手法の別の短所は、式(1)に示すように、チャネルスペクトルの変調のOPD値が正と負の値とで同じであるということである。位相または周波数変調器を用いてあるいは干渉計内に分散素子を入れることなどにより、負のOPD値の変調から正のOPD値の変調を認識するような手法がいくつか考えられている。このような手法では、完全軸範囲、つまり、両正負OPDを利用できることを可能にする。Drexler W., Hover B., Povazay B., Matz G.による国際公開第2010/007025号パンフレット "Method for image range extension in optical coherence tomography"など、分散素子を併用したいくつかの反復数値手法とともにFFTの前にデータを線形化するいくつかの手法が提案されている。この特許出願明細書には、完了までに長時間かかる多数の手順が記載されており、また別の欠点としてこれらは断面画像のみ出力できる。正視型画像が必要な場合には、3つの部分からなる処理時間、全体軸範囲の再構築にかかる時間、再サンプリング、補間/線形化/キャリブレーションにかかる時間および、ボリュームの組み立てと正視型カット、にはかなり長時間かかる。
全軸範囲断面画像をより速く提供するために分散性干渉計における信号処理速度を上げる必要がある。この点において、全軸範囲正視型画像処理を行う必要もある。
さらに、平行してスペクトル読出しを提供する光学干渉計により適切な信号処理手法および装置も必要である。
スレーブ測定干渉計で対象とした、特定の深さからの信号を認識するために、マスタ/スレーブ干渉法はマスタ干渉計での複数のチャネルスペクトルをスレーブ測定干渉計でのチャネルスペクトルと比較することを含む。
図3’(a)は、図1および2の従来技術のシステムを複合図を示し、従来技術OCTにおける、SD−OCTの4つの基本的な構成要素を示す。(i)光源を含んだ干渉計(1),(2),(4),(5)、(ii)干渉計の出力でスペクトルを読み取る装置であるチャネル(channelled)光スペクトル読取装置(6)、(iii)ブロック(620)の(6)で提供されている信号(CS)線形化手段(60)、キャリブレータ、(iv)FFT処理機(62)。
図4(a)においてP個のマスタ干渉計を複製する代わりに、直前で示唆した通り、マスタ基準信号(70)のP個のバージョンを提供するために、より簡単なセットを図4(b)に示す。P個のコンパレータ(相関器)の動作に不可欠なのは、P個のマスタ干渉計に搬送される信号(70)のセットである。これらの信号は、マスタ干渉計内のP個の異なるOPDp値に対応するチャネルスペクトルを表している。複数のOPDp値のチャネルスペクトルMpは、1つのマスタ干渉計を使って順次測定して、記憶されたP個のバージョン(70(p))からなる信号(70)を提供する測定処理の最中に順次読み取ることのできるマスク(7)の記憶装置に記憶することができる。これによりP個のマスタ干渉計をP個のマスクを有する保管バンクで置き換えられ、また記憶装置(7)が先にp個目のマスタ干渉計に搬送されたものと類似したマスタ基準信号(70(p))を、今回は単にマスク(7(p))を読み取るだけで搬送する、図4(a)に示す配置に代わるものをもたらす。
本発明の特定の適用例では、(64)で実施している比較手法は相関に基づいている。この場合、図4(a)のブロック(64)が相関を実施し、Compout(640)が、(6)により搬送される信号(60)の形でスレーブ干渉計S=CSslaveに搬送されるチャネルスペクトルを図4(a)内のマスタ干渉計(10M)で搬送されるチャネルスペクトルCS(OPDp)、信号(70)との相関を調べる。
振幅Apの信号(8)が1つ搬送される。
各比較ブロック(64(p))が出力信号Compout(p)((640(p))を搬送する。これで複数の比較ブロック(64(p))の出力の振幅Apを対処することにより複数の信号(8(p))を搬送できる。
比較ブロック(64)と複数のブロック(64(p))で相関を実施する、各図4(a)および(b)の実施例はそれぞれ、3つのFFTを介して相関を実施する図4’(a)と図4’(b)に示す実施例として複製できる。図4’(a)において、スレーブ干渉計(10)は、マスタ干渉計(10M)内のOPDで指定された物体(3)のある深さから信号を選択する。ここで(62)では、物体(3)に起因するチャネルスペクトルCS(OPD)=S(60)に対してフーリエ変換が行われて信号(60’)が搬送され、これは図4aの(64)に置き換わるブロック(64’)への入力のFFT[CS(OPD)]を表している。マスタ干渉計(10M)のチャネルスペクトルに対して(62M)でFFTが行われ、(64’)の他方の入力に信号(70’)を搬送する複合バージョンのFFT*[Mp(OPD)]を生成する。ブロック(64’)はその入力で信号の逓倍を行い、続いて逆FFTを行うことにより、チャネルスペクトル(60)と(70)の相関を求める。
つまり、図4aにおける信号(640)と同じ信号である。
ブロック(64’)のより詳細な図は図5’aと図5’bに示している。
図4’(b)に示すように、図4’(a)のマスタ干渉計(10M)をマスクの記憶装置(7’)で置き換えている。この場合のマスクの記憶装置(7’)は図4(b)の記憶装置(7)と異なり、マスクはチャネルスペクトルMpの複合フーリエ変換、つまり、FFT*(Mp)である。記憶装置(7’)はダウンロードまたは読み取り動作により信号(70’)を搬送する。この処理で時間が節約され、チャネルスペクトルのFFTを記憶しているため、式(4)で毎回3つのFFT処理を算定するためにかかる時間を2つのFFTにかかる時間に減らして相関演算にかかる総時間を短縮する。各ブロック(64’(p))は、それらの入力で信号の逓倍と逆FFTを行い、チャネルスペクトル(60)と(70)の相関を求める。
つまり、図4bにおける信号(640)と同じ信号である。
上記の実施例は全て全軸範囲スペクトル領域干渉法に対応している。全軸範囲手法はミラー類を排除してSDIの軸範囲を倍にしている。全軸SD干渉計およびSD−OCTシステムは、OPD=0で動作可能である。ここでは、全軸範囲スペクトル領域OCTについて知られている全ての手法に言及し、特定の手法への言及は開示の手法の一般性を失うものではない。
特定の実施例では、周波数シフター(80)を干渉計の中に配置している。このような解決策は、両SB−SDIとSS−SDI、およびOCT実施例に役に立つ。これまでに説明した機能性は、(80)がなくても動作するため、図4および4’では変調器(80)を破線で示している。しかしながら、変調器(80)を有しない上記の全ての実施例において、物体(3)をゼロOPD値から離して配置するためミラー類に対して注意をはらう必要がある。図4aおよび4a’における変調器(80)および(80M)と図4bおよび4b’における変調器(80)は周波数シフターとしての役割を果たし、これは空き領域または音響光学結晶を使用する内蔵式ファイバー変調器でもよい。干渉信号のスペクトルをチャネルスペクトルの音響変調の拡張部分より多く周波数シフトすることにより、スペクトルの負の部分が周波数軸の正領域に移動する。このようにして正負OPD値は異なるチャネルスペクトル変調を形成する、つまり、ミラー類を排除して軸範囲を倍にする。システム内に(80)が配置されると上記の全ての機能性は維持されてさらに軸範囲が倍になるという得点が加わる。図4aおよび4a’の実施例を使用して実施したマスタ/スレーブ干渉法は、似たもの同士を比較するためにマスタ干渉計が変調器(80)を備えることを必要とする。これにより、スレーブ干渉計内のものと同じ周波数シフター(または類似の装置)を使用してマスクを生成(第1のステップにおいて)する処理が行われることを確実にする。図4bにおいて、周波数シフター(80)が追加されて、マスクの取得という第1の処理とともに続く測定/画像化処理で使用されるという効果がある。(80M)および(80)が配置されていると、図4aの比較ブロック(64)および図4a’のブロック(64’)は全軸範囲スペクトル領域干渉計で生成された現チャネルされたスペクトル、マスタ(10M)とスレーブ(10)をそれぞれ比較する。図4bおよび図4b’に(80)が配置されていると、それぞれ比較ブロック(64(p))および比較ブロック(64’(p))で全軸範囲スペクトル領域干渉計でチャネルスペクトルを比較する。
別の解決策では、ブロック(80)および(80M)が分散体である。2つの干渉計アーム内のガラスと空気の長さをずらすことによって分散を生じさせることができる。分散により正のOPDのチャネルスペクトル変調を同一OPD係数のチャネルスペクトルと異なるように、但し負側に、できる。分散を生じさせるための対策として考えられるものは、光ファイバのコイルを使用して、他の干渉計アームでのより長い空気流路でファイバの波経路の長さを相殺することである。分散を増進させるために異なる分散傾向を示す光ファイバを物体および基準経路に使用することができる。別の対策としては、A.Gh. Podoleanu と J. A. Rogersによる米国特許第7417741号明細書Transmissive scanning delay line for optical coherence tomographyで説明しているように、プリズムまたはグレーチング、レンズおよび傾斜ミラーで作った光走査遅延ラインを使用する。分散を生じさせるためには当行者に知られている他の手段を使用することができる。両正負OPD値からマスクを収集することは別として、今のところ、他のシステムおよび方法の変更は不要である。ブロック(80)がない場合、ミラー類を避けるために、OPD領域の正負のいずれかから全てのマスクを収集していたが、今ではOPD領域の正負両方から収集しなければならない。例えば、P=2i+1個のマスクのうち、1,2,...iは負のOPDからでもよく、マスクi+1はOPD=0でマスクi+2から2i+1は正のOPDからでもよい。分散はOPD=0のときにチャネルスペクトルを変調させ、このような信号は記憶してマスクとしても使用することができる。これらのマスクを使用すると、正とともに負のOPD値からミラー類と関係なくC−スキャンまたはB−スキャンを生成することができる。OPD=0用のマスクは、最大感度で、MS−OCTシステムの新たな軸範囲の中央から情報を回収する。
ここで開示している、2つの干渉計の出力で2つのスペクトルを比較する比較手法は、上記にて紹介したように、構造情報を搬送する。物体(3)内の一致したOPD位置で
散在している点を、図4aに示すマスタ干渉計内のOPDに基づいて、あるいは図4bに示すマスクを用いた比較に基づいて識別する。
(6M)で読み取った光検出信号(60M)の周波数および(6)で読み取った光検出信号(60)の周波数はそれぞれ
fM=UMOPDM と fS=USOPDS (6a,b)
ここでUMおよびUSは、マスタおよびスレーブ干渉計に固有の転換係数である。比較ブロック(64)がミクサと仮定する。ミクサに搬送される信号の周波数は、
図4a中の物体(3)がスレーブ速度vSで移動しているミラーで、そのミラー4Mが速度vMで移動するものと仮定する。この場合、周波数の差は以下の通り変化する。
すると、Δfのバンド−パスフィルタは類似の速度を検出できる。
US=UM であれば、vS=vM (9a,b)
つまり、2つの干渉計が類似している場合、スレーブ干渉計で検出した速度のみがマスタ干渉計で測定したものである。OPDS=OPDMの場合、周波数Δfをゼロにすることができる。
図5aのブロック図は、比較ブロック(64)の第1実施例を示す。ここでは、スレーブ干渉計(10)内のチャネルスペクトル読取装置(6)により搬送されるチャネルスペクトルCSslave=Sである信号(60)と、図4(a)内のマスタ干渉計(10M)で搬送される信号(70),CSmaster とを相関ブロック(40)で相関する。ここでは単一の相関ブロック(64)が必要である。
(40)または(40(p))がそれぞれ逓倍器(92)または(92(p))で置き換えられる場合、ウィンドー処理フィルタ(66)は、ウィンドー幅(67)が低域周波数を切り取る低域フィルタとしての役割を果たす。
図5(a)およびと5(b)の処理と同等の処理が図5a’の実施例で行われる。ここでは比較処理が継続して実施される。しかしながら、ここでは3つのフーリエ変換を介して相関を行う。図4(a)のマスタ干渉計(10M)のチャネルスペクトルを使用する代わりに、図4’(a)に示すようにそのFFT*バージョン(複素共役)が(62M)において生成される。同様に図4(b)に示すようにマスクMpのチャネルスペクトルを記憶する代わりに、図4’(b)に示すようにマスクの複素共役FFTが記憶ブロック(7’)に記憶される。第2のFFTは図4’(a)のスレーブ干渉計(10)または図4’(b)の干渉計で搬送する現チャネルスペクトル(60)のものである。チャネルスペクトル読取装置(6)で搬送する信号(60)は(62)においてFFTの対象となって信号(60’)を搬送する。その結果を図4’(a)のマスタ干渉計のFFT*あるいは図4’(b)のマスクMpのFFT*の記憶信号で逓倍する。(64’)内の式(4)を算定することにより、2つのチャネルスペクトル、スレーブ干渉計からのCSslaveとマスタ干渉計からのCSmaster(OPDp)の類似性が図4’(a)で評価される。
ここで信号(60)と記憶装置Mpとを相関して以下を仮定する。
となり、ここで
とする。
(40)での相関演算の後に高域フィルタ(46)を使用することにより、最終的には、d0を消すことができる。偏位修正の後にApとdpの間の相応関係をもたらす、図5aおよび図5bに示すような、高域フィルタ(46)を通してチャネルスペクトル(60)と記憶装置(70)を読み取ることにより、dcの項も処理の早い段階で消すことができる。
図6には、本発明の相関結果のシミュレーションを示す。信号(60)を図4aのOPDpに合わせたマスタ干渉計または図4bの選択したマスクMpによって決まるマスタ基準信号(70)と比較しており、2つの状況についてのマスタ基準信号(70(p))を示している。左の縦列1には、図4aのスレーブ干渉計または図4bの測定干渉計のOPD値が、それぞれ図4aのマスタ干渉計により選択されたものあるいは図4bでマスクMpを生成するために使用されたものである。(61)または(63)から送り出される信号(60)は(b1)、CSslave(zp)に示している。右の縦列2では、信号(60)を干渉計(10)における、図4aのマスタ(10M)におけるzpとは異なるまたは、図4bのマスクを生成するために使用したものと異なる、異なるOPD、zp+δz、について(b2)に示している。一番上の列において(a1)および(a2)には同じ信号を、それぞれマスタ干渉計(10M)から送り出される信号(70)、CSmaster(zp)または所定のマスクCSmaster(zp)=Mpに対するマスク記憶装置(7)からの信号(70(p))を示している。信号(60)は図示のチャネルスペクトルに相応している。二番目の列は比較結果を示しており、(c1)は(a1)と(b1)とを比較した結果であり、(c2)は(a2)と(b2)とを比較した結果である。本発明の一実施例によれば、図4aの比較ブロック(64)または図4bの複数の比較ブロック(64(p))はそれぞれ相関器または複数の相関器として動作し、この場合の(c1)および(c2)はそれぞれ出力信号(640)または(640(p))を示している。比較結果により(c1)の方が(c2)より大きな信号を送り出し、認識処理の結果として図4aではCSslave(zp)がCSmaster(zp)とあるいは図4bのMpと一致するが、CSslave(zp+δz)は一致しない。マスタ干渉計から送り出されるマスタ基準信号(70)またはマスクMpから送り出されるマスタ基準信号(70(p))と、(60)(現チャネルスペクトル(CSslave(z)))との比較はうまく行く。自己相関の最大値はゼロの時に得られる。図6(c2)に示すように、相関の結果による余剰がいくらかゼロの位置にわたって分布している。一番下の列には、(47)での偏位修正の後のおよび、図5の制御可能なウィンドー幅Δk(67)または(67(p))内のウィンドー処理フィルタ(66)(図4a)または(66(p))(図4b)の後の、信号(8)(図4a)または(8(p))(図4b)を示している。ウィンドーが小さいほど2つのケース(d1)と(d2)の違いがはっきりとする。
図7には本発明による装置のSB実施例をより詳細に示している。光源(1)は、広帯域エミッター(11)を含んでいる。ここで比較ブロック(64)は分光計(61)からの信号をマスク記憶装置(7)のマスクM(p)(7(p))に記憶しているチャネルスペクトルと比較する。(64)は、深さ1,2,...Pごとの一つの点に対して一つのブロックが対応した、P個の比較ブロック(64(p))を含んでいる。考えられる1つの実施例では、(64)が1つの相関器であってもよいし、複数の相関器であってもよい。これまたは各比較ブロック(64(p))は、分光計(61)から送り出された現スペクトルに相応した信号(60)を(7(p))から提供されたマスクMpが送り出された信号(70(p))と比較する。ブロック(7)は、各OPDp値に対して一つの基準チャネルスペクトル信号(70(p))を搬送する。この場合、図5bに詳細に説明している手順により、各マスクpに対して、図6の下部に示す振幅Apの信号(8(p))が1つだけ搬送される。この振幅は、深さに伴う感度の低下を示す図1中の、同じ深さzpの信号の振幅に対応する。従来技術では、A−スキャン中の全ての深さから反射される信号を一度に搬送していた。この本発明の実施例では、選択した深さzpの信号だけを、p=1,2,...Pについて、各比較ブロック(64(p))と各ウィンドー処理ブロック(66(p))に搬送する。信号(60)は、ブロック(64(1)),(64(2)),...(64(P))の全ての入力に平行して与えている。ブロック(7)は、全ての所定の深さに対して特定のマスクMpを含み、比較ブロック(64(p))は、ウィンドー処理フィルタ(66(p))を介してzpにおける分散点の反射率の振幅Apを搬送する。信号(60)は、全ての深さに対して一旦送られたチャネルスペクトルを含んでいるため、P個の比較ブロック(64(p))を使用して並列復号を行うことができ、これによりここで開示している解決策の可能性を開いて、キャリブレーションおよび線形化を必要としない安価でより速い処理を可能にする。
(1)P個のブロック(64(p))または(64’(p))によりそれぞれ平行して送られたPヶ所の点からのA−スキャンを合成する、または
(2)ブロック(62)により信号(60’)として搬送するチャネルスペクトル(60)のFFTにより、達成できる。MSI手法により取得したP個の点によって決定するA−スキャンと信号(60’)により決定するA−スキャンとの違いは、信号(60)内のデータが光周波数に対して線形に整理されていないと、(8)と比べてA−スキャン(60’)はより速く深さに伴って低下する。
図8には、本発明によるSS−OCT装置の主な素子を概略的に示している。光源(1)はチューニング可能なレーザ(12)を含んでいる。ここで光検出ブロック(63)(飛点型実施例の場合で、全領域型実施例の場合はカメラ)から搬送された信号は、比較ブロック(64)へ送られる。これは1つの実施例では、相関器であってもよい。これで、光検出器(63)から送り出された測定電流に相応した信号(60)をマスク記憶領域(7(p))が提供したマスクMpから送り出された信号(70)と比較する。この場合、信号(8(p))は各マスク(7(p))に対して軸範囲内の、そのマスクに対して記録されたOPD値に対応した1点のみを搬送する。信号(8(p))の各振幅は図8の下部に示しており、SS−OCTにおける通常の深さに伴う感度の低下に対応する。
(1)P個のブロック(64(p))または(64’(p))によりそれぞれ平行して送られたPヶ所の点からのA−スキャンを合成する、または
(2)ブロック(62)により信号(60’)として搬送するチャネルスペクトル(60)のFFTにより、達成できる。MSI手法により取得したPヶ所の点によって決定するA−スキャンと信号(60’)により決定するA−スキャンとの違いは、信号(60)内のデータが光周波数に対して線形に整理されていないと、(60’)で決定したA−スキャンはより速く深さに対して低下する。
式(10’)によれば、修正した相関(相関の絶対値)とそれに続くウィンドー処理ブロック(66)は、修正相関関数に限られた数の遅延を与えたものを使用して比較結果を算定することと同等である。これにより必要とする逓倍の数を相当減らす。
Wp=P−p+1 (19)
つまり、最初の点A1では2P+1回の逓倍が必要であるが、Apでは3回のみでチャネルスペクトルのac変調の1つの周期にわたって平均化処理を実行する。実際には、マスクとチャネルスペクトルとの間の位相不安定性を排除するために、定数WpがPヶ所全ての点を満たすこともあり、このとき各マスク(7(p))には同じ記憶領域を必要とするという利点がある。
図10には、最初に異なるチャネルスペクトルを取得してマスクとして記憶する、図7、8および9の上記実施例の準備ステップを概略的に示している。全ての測定に先立って、種々のOPD値に対するマスクM1,M2,...Mp,...Mp(異なる変調周波数のチャネルスペクトル)が記録されて(70(p))として基準ブロック(7)(マスクの記憶装置)に記憶される。このステップではガルバノスキャナ(511)および(512)は停止していて使用していない。
測定または画像化対象物体(3)が知られていて、またその分散特性も知られている場合、P個の軸位置を提供するために上記で使用したP個のステップを修正して、図10および10’にて破線で示す、物体(3)と同じ材料でできている空中厚さlc/2のP個の薄いスラブ(32)をミラー(31)に続く経路に挿入して含むようになっている。これでモデル物体(3’)は各スラブ(32)とミラー(31)を含んでいる。このようにして、類似した材料からできた物体の測定または画像化を行う第2の処理においては、物体の材料に起因する分散は自動的に補償される。新たな各スラブには対応するチャネルスペクトルが収集されて、材料の分散によって歪みが生じる。このような処理には、分散によるチャネルスペクトルでの連続して歪んでできた山と谷を修正するためのその後の信号処理ステップが不要となる。
一方、平坦なミラー(31)から、(511)および(512)で規定される、横軸の各(h,v)ピクセルにP個のマスクが収集される。このような走査歪みが存在すると、異なるピクセル(h,v)からのマスクpは相違する。第2ステージの画像化でこのようなP個のマスクを各ピクセル(h,v)ごとにP個のセットを使用すると、自動的に走査歪みを補償することを可能にする。
図4(b),図5(b),図7,図8および図9における各実施例の各マスク(7)Mpもソフトウェアで生成することができる。図4’(b),図5’(b),図7’ および図8’における各実施例の各マスク(7’)、FFT*(Mp)、もソフトウェアで生成することができる。測定は全く必要がない。波長に伴う屈折率の変化が知られている場合、チャネルスペクトルの形状を理論的に推定でき、ステップごとに増える物体(3)の分散性材料の厚さに対して、マスクMpそしてそれぞれのFFT*(Mp)を生成できる。
干渉計内の基準電力によって生成されたノイズによる基準チャネルスペクトルCSを用いたマスクの比較は、マスク毎に異なる。このため、定位置に物体が無い場合にはマスクのCSだけでなく信号(8)で生成されたノイズを記憶する必要もある。このようなノイズ値Npは、図10の破線で示す差し込み図のように取得して各マスクに対して一つのノイズ値としてP個のノイズ値を、p=1,2,...Pとして、別の記憶装置(7N(p))に記憶して含んでいる。図11を参照して以下に説明するように、これらは、測定が行われる、第2ステージで(64)の比較処理で搬送される信号から差し引くために記憶されている。
開示のMSI手法および装置は材料を認識するためにも採用できる。開示の手法は比較に基づいているため、物体(3)内の材料が予想されたチャネルスペクトルと同じものを生成したときのみ、図7,8,7’,8’および9で信号(8)の最大数の成分(8(p))が生成される。
図11には、P個の正視型OCT画像を同時に作成する本発明の実施例を概略的に示している。マスク(7(p))から搬送された各マスク信号Mpとの比較は、相関、逓倍、または当技術分野において言及または知られているいずれの手段でも行うことができ、横方向走査装置(511)および(512)で選択した横方向ピクセル(h,v)に対応する最終画像の輝度(I(xh,yv,zp)=Ih,v,p=8h,v(p))を提供する。マトリックス(H,V)のうちの各横方向ピクセル(h,v)に対し、本実施例はそれぞれが物体(3)の深さ軸に沿った各異なる分解点に、深さの値にそれぞれ対応しているP個の振幅Ah,v,1,Ah,v,2,...Ah,v,p,...Ah,v,Pを搬送する。明度A(xh,yv,zp)=8h,v(p)の指標が(h,v)の全ての信号、つまり同じp値に対して生成された信号8h,v(p)、但しp=1,2,...P、から正視型画像が形成される。各ブロック64(1),64(2),...64(P)は、実行した比較手順の出力である比較結果のP個の値を搬送する。比較手順はそのときに、図7または8の実施例に応じて、(61)または(63)から信号(60)として搬送された、現在取得したチャネルスペクトルを、(7(p))の各OPDp値に対する各マスクMpで提供された形状と比較する。各比較ブロック(64(p))の後にフィルタ(ウィンドーブロック)(66(p))が続く。開示の手法は、平行処理に非常に適している。全ての所定の横方向ピクセル(h,v)に対する全てP個の(8(p))値の算定は、1つの比較TCompを実行するためにかかる時間内で平行して整理できる。
H個の点81,1(2),82,1(2),...8H,1(2)でT-scan1(2)=8allH,1(2)を深さ2での正視型ラスタに作成する。
H個の点81,1(p),82,1(p),...8H,1(p)でT-scan1(p)=8allH,1(p)を深さpでの正視型ラスタに作成する。
最後に、H個の点81,1(P),82,1(P),...8H,1(P)でT-scan1(P)=8allH,1(P)を深さPでの正視型ラスタに作成する。
H個の点81,2(1),82,2(1),...8H,2(1)で第2のT−スキャンラインを深さ1の正視型ラスタ(C−スキャン)、つまり、T-scan2(1)=8allH,2(1)に作成する。
H個の点81,2(2),82,2(2),...8H,2(2)で第2のT−スキャンラインを深さ2の正視型ラスタに作成する、つまり、T-scan2(2)=8allH,2(2)。
H個の点81,2(p),82,2(p),...8H,2(p)で第2のT−スキャンラインを深さpの正視型ラスタに作成する、つまり、T-scan2(p)=8allH,2(p)、以下同様。
最後に、H個の点81,2(P),82,2(P),...8H,2(P)で第2のT−スキャンラインを深さPの正視型ラスタに作成する、つまり、T-scan2(P)=8allH,2(P)。
H個の点81,V(2),82,V(2),...8H,V(2)で第VのT−スキャンラインを正視型ラスタ内の深さ2に作成する、つまり、T-scanV(2)=8allH, V(2)。
H個の点81,V,P,82,V,P,...8H,V,Pで第VのT-scanラインを正視型ラスタ内の深さPに作成する、つまり、T-scanV(P)=8allH, V(P)。
最後に、v=1,2,...Vとして、8allH, V(1)の各点から作られたV個のT−スキャンを組み合わせて深さ1での正視型画像(C−スキャン)8allH,allV(1)を形成する。同様に、V個のT-scan8allH, V(2)を組み合わせて深さ2でのC−スキャン8allH,allV(2)を形成し、以下同様にし、V個のT-scan8allH, V(p)を組み合わせて深さpでのC−スキャン画像8allH,allV(p)を形成し、以下同様にして最後の深さPまで続ける。
上記に記載の実施例では、厚さcl/2のC−スキャンを取得している。図7,7’,8または8’で取得したいくつかの、例えば、マスク間の軸間隔がδzで収集したm個のC−スキャンの平均を取って、厚さmδzの複合C−スキャン画像を取得する。これは単にm個のマスクを同時に読み取って信号(8)のm個の成分を複合させることでできる。一方、式(10)において、周波数間隔Δkを拡大することができ、これにより厚さが増えて深さ分解能が劣化するような影響をもたらす。式(17)によれば、同様の分解能の拡大は逓倍を行うと生じ、その際(66)はローパスフィルタである。式(18)において、遅延数Wを増やすことにより同様の影響が出る。
現代技術による高速分光計では、平行読み取りが可能である。最も簡単な解決策は、図7の分光計(61)内のリニアカメラに置き換わる光検出器のアレイである。256の配線を有する256の光検出器のアレイは、それぞれ16の光検出器から成る16の商用アレイで構成することができる。
開示している方法の概念は、100kHzのライン速度でAxsun SS(12)で駆動している安定したOCTシステムに基づいた、SS−OCTシステムを使用して証明している。実施に使用した基本的な構成は、図8および8’に示すものである、図17に干渉計をより詳細に示す。図8の一般的な分割素子(2)に代わる図17のファイバ結合器(2)および(21)の2つの結合器を含んだ構成を採用し、光検出器(631)および(632)からの入力を備えた差動増幅器(633)からできている平衡検出受信機(63)で終了する。ThorlabsのモデルPDB460Cの平衡検出受信機を使用している。基準ビームは、送信時に図8の一般的なミラー(4)に代わる、移動ステージに設けたミラー(42)および(44)を介して平衡結合器(21)に振り向けられ、基準アームの空気経路を調整する。焦点化要素(41)および(42)は光をコリメートしてそれぞれ光をファイバ内に戻すために使用している。単一モードファイバ(211)から送られてくる物体アーム内の光を、焦点化要素(513)でコリメートして、ケンブリッジテクノロジー(Cambridge Technology)6115の一対のスキャナ(511)および(512)に向け、これらに続くレンズ(514)および(515)を備えた光学インターフェースに送る。平衡受信機(63)からの信号(60)は、デジタイザ(90)と、ソフトウェアで制御されてブロック(7),(64)および(66)の機能を実行する処理ブロック(91)を備えたパソコン(PC)内の表示部と測定ブロック(100)に送られる。Alazartech 社の二重入力デジタイザボード、500MB/s(モデルATS9350)をデジタイザ(90)として使用した。その2つ目の入力は、破線で示している従来技術ではキャリブレーションブロック(620)の一部であるAxsun掃引光源(12)内の時計ブロック(75)から送られるクロック信号に使用している。デジタイザ(90)は、複数チャネル比較ブロック(64)の各機能を実行する。デジタイザは信号(60)のFFTを作成するためにも使用され、つまり、図2のブロック(62)および(620)(このため(620)はその一部を(90)と共有するように示している)を動作させるために使用されて、以下に詳細するようにFFTに基づいた従来技術との比較対象データを提供する。(620)および(75)は本発明の範囲に不要であるから破線で示しており、ここでは従来技術で必要であることと同様に、ここでは本開示内の従来のFFT−SDI手法およびMSI手法を使用して得られる結果を比較して示す範囲のためにキャリブレーションに使用している。
図7’および8’の比較演算を実行するために、1つのFFT処理が記憶装置(7’)に設けられている、2つ目のLabVIEWのプログラムであるProgCorr'を作った。
3つ目のLabVIEWのプログラムであるProgMultは式(18)のために実装された。
4つ目のプログラム、ProgFFTは、ブロック(62)の機能を果たすために従来技術による通常のFFT処理のために実装された。データを取得して処理するために作られたソフトウェアは、ナショナルインスツルメンツ社の64ビットLabVIEW2012を使用して実装している。
これは、任意の時間における一つの深さから信号が搬送される、時間領域干渉法の場合と、時間領域OCTと同様である。ウィンドーΔkの異なる値に対する結果は図20bの最大値を有する曲線で示す。
両手法による感度は、まず、光検出器でのスペクトルがそれらの飽和値の近くになるように基準アーム信号を調整して測定した。次に光学濃度OD=2で特徴付けられる減光フィルタがサンプルアームに設置されて、OD=2を考慮に入れるために40dBを加えて式(20)および(21)を使用した。
MSI手法の全軸範囲機能を実験的に証明するために、(45)を移動して物体アームの光ファイバ(211)をより長くし、基準アーム内の対応する空気経路で波の経路長を補償することにより、図17に示しているシステムに分散を挿入した。余分なファイバはブロック(80)の役に立つ。正のOPDのチャネルスペクトルは係数が同じであるが負のOPDのチャネルスペクトルと異ならせ、またOPD=0のときにも変調が行われる、不平衡分散により、ミラー類の削減、したがって全軸範囲画像化が可能となる。これは図22に示している。図22aには正OPDのチャネルスペクトルを示しており、図22bはOPD=0のもの、そして図22c係数は図22aで使用しているものと同じであるが負のOPDのもの示している。3つのチャネルスペクトルは、高反射物体を使用して作成したため、3つのOPD値に対応する正視型画像を生成するためのマスクMp(この場合p=−1,0,1)として使用できる。画像化には円錐型の物体を使用した。円錐の先端はおおよそOPD=0の近くに配置した。図22a〜cのマスクを使用して取得した3つの正視型画像を図22d〜fに示している。正しい(実際の)画像は22(d,e)であり、,22fは22dの鏡像である。22fは22dほど明るくないことは明白である。(211)に加えた余分な量のファイバ(4m)のため、ミラー類は20分の1に減少した。この数値は図22a〜cの形状がどれだけ異なるかを示しており、各マスク形状は自身と比較したときに最大値が得られる。
図23の実施例では、掃引光源(12)を使用して走査ヘッド(511)では2つではなく1つだけの横方向走査装置を備えた、図8または8’の実施例による飛点型OCTシステムを実装している。このことが図8または図8’の実施例がまたB−スキャンOCT画像のみの作成に使用できることを詳述する。X−走査装置(511)の、下の最終B−スキャン画像のT−スキャンに沿った、各位置hからは、信号8(1),8(2)から8(p)に平行して生成されたPヶ所の点からA−スキャンAhを取得する。これは飛んでいる物体波の全ての位置h、但し走査装置(511)の角度で決まる通りh=1,2,...H、について行われる。B−スキャンOCT画像は、横方向走査装置(511)の全Hヶ所の位置から取得したH個のA−スキャン、A1,A2,...Ah,..AHから形成される。各A−スキャンのPヶ所の点はP個の、光検出器(63)から送り出された現在のチャネルスペクトル信号(60)をデジタイザ(90)内のメモリ記憶ブロック(7)内の記憶されたバージョンのチャネルスペクトルを比較する、比較ブロック(64)から搬送される。上記と異なり、最終B−スキャン画像は、Pヶ所の深さの、各T−スキャンは信号(8(p))を使用して作成されている、P個のT−スキャンを含んでいるように考えられる。このようなP個のT−スキャンは、B−スキャン画像の直交方向の大きさ内の全ての点Hについて取得した各信号から作成されたT−スキャンから生成され、ここでT1は全てのH信号8allH(1)から,T2は全てのH信号8allH(2)から,...Tpは全てのH信号8allH(p)から,...そしてTPは全てのH信号8allH(P)から取得される。
図3’(b)の発明の実施例は実際にはビーム走査をカメラで置き換えることができる。リニアカメラまたは2Dカメラを使用できる。
である。
このような実施例では、データを線形化することなくC−スキャンOCT画像とともにB−スキャンOCT画像を作成できる。
図26,27,28および29において、(91)での比較は図9に開示しているように、数を減らした逓倍を介した比較演算を使用してまとめることができる。
ステップ1:P個のマスクMp(1≦p<P)は、マスク記憶メモリ(7)の中に格納されている。この処理は、Pヶ所の深さからP個のマスクを取得するように、基準ミラー(4)の位置を変えて、(図7,8,9の実施例については)図10の実施例を使用して測定を繰り返すことにより自動化できる。ノイズマスク(7N)も捕捉して格納できる。図28の実施例では、物体(3)の代わりに傾斜ミラーを使用してマスクを取得する。ミラーが図28の面に対して垂直な場合、ピクセルh1,h2,...hVの各ラインは異なるV個の深さについて、所定の深さのマスクを決定し、掃引光源(12)の光周波数に対応した形で記録する(V<Pのとき、またはモデル物体としての傾斜ミラーが対象としている軸範囲を含まない場合には、ミラー(4)の異なる位置に対するマスクの取得を繰り返すことが必要である)。
ステップ2:HxVのチャネルスペクトルSh,v(1≦h<H,1≦v<V)は、メモリの中に格納されている。h,vの各値は、図7,8,9では、それぞれ高速走査装置(511)および低速走査装置(512)に印加する電圧によって決まり、図28ではカメラ(650)のピクセル位置によって決まる。
ステップ3:P個の同時正視型画像8allH,allV(p)(C−スキャン)は、先に記録したチャネルスペクトルSh,vを格納している全P個のマスクMpと比較することにより作成する。全てのOCT正視型画像は平行して作成される。図10に示すように、信号(8)の生成にはノイズマスク(7N(p))の演繹も含むことがある。
ステップ1:P個のマスクFFT*(Mp)(1≦p<P)は、マスク記憶メモリ(7’)の中に格納されている。この処理は、Pヶ所の深さからP個のマスクを取得するように、基準ミラー(4)の位置を変えて、図10’の実施例を使用して測定を繰り返すことにより自動化できる。ノイズマスク(7’N)も捕捉して格納できる。
ステップ2:HxVのチャネルスペクトルSh,v(1≦h<H,1≦v<V)のFFT(Sh,v)は、図7’または8’においてメモリの中に格納されている。h,vの各値はそれぞれ高速走査装置(511)および低速走査装置(512)に印加する電圧によって決まる。
ステップ3:P個の同時正視型画像8allH,allV(p)(C−スキャン)は、先に記録したチャネルスペクトルS(h,v)のFFTと、格納されている全P個のマスクFFT*(Mp)の積を算定した後に逆FFTを実行することにより作成する。全てのC−スキャンOCT画像は平行して作成される。図10’に示すように、信号(8)の生成にはノイズマスク(7’N(p))の演繹も含むことがある。
変更例には、応用光学、共焦顕微鏡および光生理学などにおける、特に正視型表示が必要な場合の、検知やOCT画像化における様々な分野における本発明の実施を含むこともある。
Claims (15)
- 一対の干渉計アームを有するスレーブ測定干渉計を用いた物体のスペクトル領域干渉の方法であって、
最初のステップにて、
マスタ基準ブロックに保管しているマスタ基準信号を用意し、
前記マスタ基準信号は、ミラーが自身のアームに配置された基準干渉計から出力されるスペクトル干渉信号に相応するマスク信号M p を複数含み、
p=1...Pのそれぞれは、前記スレーブ測定干渉計における前記物体の異なる深さに相応するP個の光路差の値であり、
第2ステップにて
前記スレーブ測定干渉計の出力で光学測定スペクトルの形状に相応したスレーブ信号を取得し、
前記物体の異なる深さに応じた前記スレーブ信号の夫々の部分を認識すべく、前記スレーブ信号を、前記マスタ基準ブロックから送り出された前記マスタ基準信号の前記マスク信号M p の夫々と比較し、
前記マスク信号M p の同じ前記光路差に対応する前記スレーブ信号と、前記マスク信号M p との類似性に相応した信号を、前記マスク信号M p ごとに、出力すること、
を特徴とするスペクトル領域干渉の方法。 - 前記第2ステップの比較する処理は、
前記スレーブ信号と、前記マスタ基準信号の前記マスク信号M p の夫々との相関を算定することを含むこと、を特徴とする、
請求項1に記載のスペクトル領域干渉の方法。 - 前記第2ステップの比較する処理は、
前記スレーブ信号と、前記マスタ基準信号の前記マスク信号M p の夫々とのミキシングを行うことを含むこと、を特徴とする、
請求項1または2に記載のスペクトル領域干渉の方法。 - 前記第2ステップの前記スレーブ信号を取得する処理は、
前記スレーブ測定干渉計と分光計を駆動している広帯域光源を提供することを含む、
請求項1〜3の何れか一項に記載のスペクトル領域干渉の方法。
- 前記第2ステップの前記スレーブ信号を取得する処理は、
前記スレーブ測定干渉計と光検出器ブロックを駆動している狭帯域チューニング可能光源を提供することを含む、請求項1〜3の何れか一項に記載のスペクトル領域干渉の方法。 - 正視型OCT画像を作成するべく光コヒーレンストモグラフィー(OCT)を実施するために前記方法を使用する請求項4または5に記載のスペクトル領域干渉の方法であって、
前記最初のステップにおいて、
前記スレーブ測定干渉計における前記P個の光路差について、前記スレーブ測定干渉計に配置されたミラーを含むモデル物体から出力され、前記スレーブ測定干渉計の出力のスペクトルに相応した信号の各値を、p=1,2...Pに関連付け、複数取得し、
取得した前記各値に対してチャネルスペクトルに相応した信号が、前記マスタ基準信号を提供するマスク信号M p 、但しp=1〜P、として格納され、前記マスタ基準信号のP個の前記マスク信号M p を供給し、
前記第2ステップにおいて、
前記モデル物体は前記物体に置き換えられ、
前記物体からボリュームデータを生成するために、光周波数を前記ボリュームデータの第3の軸座標とし、前記スレーブ測定干渉計の出力の前記スペクトルに相応した信号S(h,v)を、前記物体の2つの直交方向において(h,v)ピクセルごとに取得し、
横方向軸の前記(h,v)ピクセルごとに収集した前記信号S(h,v)を、比較手法を用いて、前記マスタ基準信号の夫々の前記マスク信号M p と比較し、
認識結果C h,v (p)を取得し、続いてP個の正視型OCT画像を生成し、
pに関連付けられた、前記正視型OCT画像の各ピクセルにおける前記深さからの明度は、各p=1,...Pについて前記(h,v)ピクセルと対比した前記認識結果C h,v (p)に相応していること、を特徴とする
スペクトル領域干渉の方法。 - 正視型OCT画像を作成するべく光コヒーレンストモグラフィー(OCT)を実施するために前記方法を使用する請求項4または5に記載のスペクトル領域干渉の方法であって、
前記最初のステップにおいて、
前記スレーブ測定干渉計における前記P個の光路差について、前記スレーブ測定干渉計に配置されたミラーを含むモデル物体から出力され、前記スレーブ測定干渉計の出力のスペクトルに相応した信号の各値を、p=1,2...Pに関連付け、複数取得し、
取得した前記各値に対してチャネルスペクトルの共役フーリエ変換に相応した信号が、P個の前記マスク信号M p の前記マスタ基準信号を提供するマスクFFT * (M p )、但しp=1〜P、として格納され、
前記第2ステップにおいて、
前記モデル物体は前記物体に置き換えられ、
光周波数をボリュームデータの第3の軸座標とし、前記スレーブ測定干渉計の出力の前記スペクトルに相応した信号S(h,v)を、前記物体の2つの直交方向においてピクセル(h,v)ごとに取得し、前記物体から前記ボリュームデータを生成し、
前記信号S(h,v)のフーリエ変換を実行し、
前記フーリエ変換の結果であるFFT{S h,v }を、前記マスクFFT * (M p )で逓倍し、次にこの結果の逆フーリエ変換を実行して認識結果C h,v (p)を取得し、正視型OCT画像(C−スキャン)を生成し、
pに関連付けられた、前記正視型OCT画像の各ピクセルにおける前記深さからの明度は、各p=1,...Pについて(h,v)ピクセルと対比した前記認識結果C h,v (p)に相応していること、を特徴とする、
スペクトル領域干渉の方法。 - 物体のスペクトル干渉法のための装置であって、
一対の干渉計アームを有し、光源によって駆動されるスレーブ測定干渉計と、
前記スレーブ測定干渉計から出力される光学スペクトル信号に相応したスレーブ信号を検出するように構成された検出ブロックと、
p=1,2..Pのマスク信号M p を複数含むマスタ基準信号を提供するマスタ基準ブロックと、
前記スレーブ測定干渉計の前記一対の干渉計アームのうちの1つに前記物体が置かれているときの前記スレーブ信号と、前記マスタ基準ブロックから供給される前記マスタ基準信号の前記マスク信号M p の夫々と、を比較する、1つ以上の比較ブロックと、
を含み、
前記マスタ基準信号の前記マスク信号M p の夫々は、
前記スレーブ測定干渉計における前記物体の異なる深さに相応するP個の光路差の値の夫々に対応するスペクトル干渉信号であり、
前記比較ブロックは、
前記物体の異なる深さでの前記スレーブ信号の各部分を認識するよう構成され、
前記マスク信号M p の夫々に対し、前記マスク信号M p と同じ前記光路差と対応する前記スレーブ信号の成分と、前記マスク信号M p との類似性の度合に相応した信号を出力すること、を特徴とする
スペクトル干渉法のための装置。 - 前記比較ブロックは、1または複数の相関器である請求項8に記載のスペクトル干渉法のための装置。
- 前記比較ブロックは、1または複数のミキサである請求項8に記載のスペクトル干渉法のための装置。
- 前記マスタ基準ブロックは、
複数の前記マスク信号M p に応じたP個のマスクの記憶ブロックを含み、
前記P個のマスクの数と同じ数だけの前記マスタ基準信号の成分を提供するように、前記装置は、前記検出ブロックと前記記憶ブロック内の前記P個のマスクを同時に読み取るように配置されている請求項8に記載のスペクトル干渉法のための装置。 - 前記比較ブロックから出力される前記P個の信号のそれぞれは、
前記スレーブ信号と、前記マスク信号M p との類似性に基づく振幅を有し、
前記物体の深さ方向の反射プロフィル(A−スキャン)は、
前記P個の比較ブロックで搬送された前記P個の信号の前記振幅から構成される、請求項11に記載のスペクトル干渉法のための装置。 - 走査装置と、
前記マスタ基準信号の前記P個の夫々の前記マスク信号M p で規定した前記物体のPヶ所の深さから前記P個の正視型OCT画像を生成するために、光出力ビームを前記物体にわたり走査するよう構成された光学インターフェースと、
をさらに含むことと特徴とする、
請求項8から12のいずれかに記載のスペクトル干渉法のための装置。 - 前記検出ブロックは、リニア光検出器アレイまたは、2次元光検出器アレイを含む、請求項8から13のいずれかに記載のスペクトル干渉法のための装置。
- 分散装置が前記スレーブ測定干渉計の前記一対の干渉計アームのうちの一方に配置されていること、または、前記スレーブ測定干渉計の前記一対の干渉計アームに異なる符号の分散が提示されていること、を特徴とする
請求項8から14のいずれかに記載のスペクトル干渉法のための装置。
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