JP6371762B2 - Ｏｃｔ血管造影データの解析および可視化 - Google Patents

Description

本発明は、医用撮像に関し、特に、光干渉断層撮影を通して獲得されたデータに対する解析および可視化の方法に関する。

光干渉断層撮影は、干渉ゲーティングを使用して、組織の微小構造の高解像度断層画像を得る、非侵襲性および非接触式の撮像モダリティである。フーリエ・ドメインＯＣＴ（Ｆｏｕｒｉｅｒ ｄｏｍａｉｎ ＯＣＴ；ＦＤ−ＯＣＴ）では、参照からの光と、サンプル点からの後方散乱光との間の干渉性信号が、タイム・ドメインではなく、むしろ周波数ドメインにおいて記録される。波長較正の後に、１次元フーリエ変換が行われて、対象物散乱ポテンシャルのＡライン空間分布が得られる。ＦＤ−ＯＣＴにおけるスペクトル情報弁別は、スペクトル・ドメインＯＣＴ（ｓｐｅｃｔｒａｌ−ｄｏｍａｉｎ ＯＣＴ；ＳＤ−ＯＣＴ）の場合には、検出アーム内の分散型分光器を使用することによって、または、掃引型光源ＯＣＴ（ｓｗｅｐｔ−ｓｏｕｒｃｅ ＯＣＴ；ＳＳ−ＯＣＴ）の場合には、掃引型レーザ光源を迅速にチューニングすることによって、達成され得る。

最近では、総称してＯＣＴ血管造影と呼称される、強度ベースのＯＣＴ技法および位相感応性ベースのＯＣＴ技法を使用して、網膜血管系をマッピングすること、または、組織内において流れを有する領域を特定することに、多大な関心が生じている（たとえば、本願明細書に援用する、非特許文献１、非特許文献２、非特許文献３、非特許文献４、非特許文献５、および非特許文献６を参照）。ＯＣＴ血管造影は、網膜循環経路の健常性を可視化して間接的に定量化するための非侵襲性技法を提供する。網膜循環の異状は、特に黄斑内における眼病理に直接関連しており、ここにおける血行動態不全は、視力の低下に関連し得るだけではなく、網膜静脈閉塞症（ｒｅｔｉｎａｌ ｖｅｉｎ ｏｃｃｌｕｓｉｏｎ；ＲＶＯ）、糖尿病性網膜症（ｄｉａｂｅｔｉｃ ｒｅｔｉｎｏｐａｔｈｙ；ＤＲ）、および網膜内微小血管系異常（ｉｎｔｒａ ｒｅｔｉｎａｌ ｍｉｃｒｏｖａｓｃｕｌａｔｕｒｅ ａｂｎｏｒｍａｌｉｔｙ；ＩＲＭＡ）などの眼病理についての代替バイオマーカにもなり得る。詳細には、網膜血管系と血流との間の相関関係は、複数の眼性欠陥において、関心対象の属性である。ＤＲおよびＲＶＯは、血管の構造および機能に早期の変化を招き得、その次には、黄斑浮腫、網膜虚血、および視神経症などの多数の合併症の病因となる恐れがある病理である。これらの場合について、血管系、毛細血管、および流れの定量化および可視化は、多用途の診断ツールになり得る。たとえば、網膜内の虚血領域をマッピングして、疾病の、損傷の範囲とさらなる管理との評価を行うことができる。血管の豊富な網膜に加えて、黄斑内の中心窩においては、毛細血管が何ら存在しない小さなエリアが存在する。これは、中心窩無血管性域（Ｆｏｖｅａｌ Ａｖａｓｃｕｌａｒ ｚｏｎｅ；ＦＡＺ）と呼ばれ、この領域のサイズの異常な変化もまた、虚血性黄斑障害およびＤＲなどの病理を示す。ＦＡＺの定量化と、そのサイズの変化の経時的測定とは、特にＤＲについての、疾病の存在および進行についての臨床的に有意な数値スコアとなり得る。

網膜血管系を可視化する従来の技法は、本質的に侵襲性であり、撮像された網膜におけるコントラストを修正する薬理学的技法を使用する。現在の臨床的慣習では、体循環内に（フルオレセインまたはインドシアニン・グリーン（ｉｎｄｏｃｙａｎｉｎｅ ｇｒｅｅｎ；ＩＣＧ）などの）蛍光色素を注入することを内包し、次いで、眼を走査して、血管網を経由する色素の経路を選択的に示す画像を生成する（ＦＡ、フルオレセイン血管造影）。この方法により、血管系の深さ構造の情報は、何ら捕捉されない。それとは対照的に、ＯＣＴ強度または位相信号を調べることによって生成される血管の画像は、非侵襲性であって、血流コントラストと共に、その深さ符号化を用いて既存の血管網を捕捉することに関し、互角の忠実度をもたらす。

現在の文献では、ＦＡＺの検出について詳述しているいくつかの説明が存在するが、論じられている方法の全てが、専門家によって実施される手動の方法か、または、手動で選択された開始点または開始領域を用いたダウンストリーム法の有知識ブートストラッピング（ｉｎｆｏｒｍｅｄ ｂｏｏｔｓｔｒａｐｐｉｎｇ）を必要とする半自動化の方法のいずれかである。いくつかの関連する刊行物、およびその中の参考文献は、既存の先行技術について知らせる働きをする（たとえば、本願明細書に援用する非特許文献７、非特許文献８、非特許文献９、および非特許文献１０を参照）。

診断上、血管性網膜、および、典型的に無血管性網膜の両方の変化は、発現している網膜病理の重要な指標である。血管構造の可視化は、この撮像技法の診断有効度を増強することを助けるが、網膜の、特定された血管性セクションおよび無血管性セクションから導出された、何らかの卓越した定量化およびメトリクスを用いて当該可視化を強化することによって、当該可視化をさらに活用することができる。関心対象の初期量は、全体的な網膜、または構造に固有の網膜の血流動態であり、当該血流動態は、当該技法の時間解像度に対して流速が低いこと、および、探査ビームを基準とすると毛細血管がほぼ垂直な配向であることを理由として、定量化するには難易度が高いことが考えられる。可視化に加えて、健全な眼と罹患した眼とにおける毛細血管網を見分けることを補助する働きをする、血管造影データから導出された量化記号もまた、望ましい。

最近では、いくつかの研究グループが、血管病理の有意義な数値指標を構築するために、血管造影データに対する定量法について考察してきた。脈管の形態、分布、および合併された特徴を検討するために、フラクタル次元解析などの技法が使用されてきた。アヴァキアン他（Ａｖａｋｉａｎ ｅｔ ａｌ．）は、健全な網膜と罹患した網膜とを区別するために、ヒト網膜のフルオレセイン血管造影（ＦＡ）画像のフラクタル特性評価の使用を実証した（たとえば、非特許文献１１を参照）。シュモール他（Ｓｃｈｍｏｌｌ ｅｔ ａｌ．）は、関連するフラクタル次元アルゴリズムを適用して、ＯＣＴ血管造影画像を使用することにより、傍中心窩の毛細血管網の健常性を非侵襲性解析した（たとえば、非特許文献１２を参照）。また、ジア他（Ｊｉａ ｅｔ ａｌ．）およびアン他（Ａｎ ｅｔ ａｌ．）は、より簡単な脈管密度測定を適用して、ＯＣＴ血管造影法を使用することにより、ヒト視神経乳頭内の毛細血管網を定量的に評価した（たとえば、非特許文献１３および非特許文献１を参照）。

アン他（Ａｎ ｅｔ ａｌ．）"Ｏｐｔｉｃａｌ ｍｉｃｒｏａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ ｐｒｏｖｉｄｅｓ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｍｉｃｒｏｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｎｄ ｍｉｃｒｏｖａｓｃｕｌａｔｕｒｅ ｏｆ ｏｐｔｉｃ ｎｅｒｖｅ ｈｅａｄ ｉｎ ｈｕｍａｎ ｓｕｂｊｅｃｔｓ"，Ｊ．Ｂｉｏｍｅｄ．Ｏｐｔ．１７，１１６０１８（２０１２） ジャオ他（Ｚｈａｏ ｅｔ ａｌ．），"Ｄｏｐｐｌｅｒ ｓｔａｎｄａｒｄ ｄｅｖｉａｔｉｏｎ ｉｍａｇｉｎｇ ｆｏｒ ｃｌｉｎｉｃａｌ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｏｆ ｉｎ ｖｉｖｏ ｈｕｍａｎ ｓｋｉｎ ｂｌｏｏｄ ｆｌｏｗ"，Ｏｐｔｉｃｓ Ｌｅｔｔｅｒｓ ２５，１３５８−１３６０（２０００） フィングラー他（Ｆｉｎｇｌｅｒ ｅｔ ａｌ．）"Ｍｏｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｔｒａｎｓｖｅｒｓｅ ｆｌｏｗ ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｐｈａｓｅ ｖａｒｉａｎｃｅ ｃｏｎｔｒａｓｔ ｗｉｔｈ ｓｐｅｃｔｒａｌ ｄｏｍａｉｎ ｏｐｔｉｃａｌ ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ"，Ｏｐｔｉｃｓ Ｅｘｐｒｅｓｓ．Ｖｏｌ．１５，Ｎｏ．２０．ｐｐ １２６３７−１２６５３（２００７） マキタ他（Ｍａｋｉｔａ ｅｔ ａｌ．），"Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ"，Ｏｐｔｉｃｓ Ｅｘｐｒｅｓｓ，１４（１７），７８２１−７８４０（２００６） マリアンピライ他（Ｍａｒｉａｍｐｉｌｌａｉ ｅｔ ａｌ．），"Ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ ｓｐｅｃｋｌｅ ｖａｒｉａｎｃｅ ＯＣＴ ｉｍａｇｉｎｇ ｏｆ ｍｉｃｒｏｖａｓｃｕｌａｔｕｒｅ"，Ｏｐｔｉｃｓ Ｌｅｔｔｅｒｓ ３５，１２５７−１２５９（２０１０） ワン他（Ｗａｎｇ ｅｔ ａｌ．），"Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｄｏｍａｉｎ ｐｈａｓｅ−ｒｅｓｏｌｖｅｄ ｏｐｔｉｃａｌ Ｄｏｐｐｌｅｒ ａｎｄ Ｄｏｐｐｌｅｒ ｖａｒｉａｎｃｅ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ"Ｏｐｔｉｃｓ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ２４２ ３４５−３５０（２００４） キム他（Ｋｉｍ ｅｔ ａｌ．）"Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ Ｉｍａｇｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ Ｆｏｖｅａｌ Ａｖａｓｃｕｌａｒ Ｚｏｎｅ ｗｉｔｈ Ｈｉｇｈ−Ｓｐｅｅｄ，Ｐｈａｓｅ−Ｖａｒｉａｎｃｅ Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ"Ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｖｅ Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｌｏｇｙ ＆ Ｖｉｓｕａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ，５３（１），８５−９２（２０１２） ジャン他（Ｚｈｅｎｇ ｅｔ ａｌ．）"Ａｕｔｏｍａｔｅｄ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｆｏｖｅａｌ ａｖａｓｃｕｌａｒ ｚｏｎｅ ｉｎ ｆｕｎｄｕｓ ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｉｎ ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ"Ｒｅｔｉｎａ．５１（７）：３６５３−３６５９（２０１０） ヨン他（Ｙｏｎｇ ｅｔ ａｌ．）"Ｎｏｖｅｌ Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｆｏｖｅａ Ａｖａｓｃｕｌａｒ Ｚｏｎｅ Ｕｓｉｎｇ Ｃｏｎｆｏｃａｌ Ｒｅｄ−Ｆｒｅｅ Ｉｍａｇｉｎｇ ｉｎ Ｄｉａｂｅｔｉｃ Ｒｅｔｉｎｏｐａｔｈｙ ａｎｄ Ｒｅｔｉｎａｌ Ｖｅｉｎ Ｏｃｃｌｕｓｉｏｎ"Ｒｅｔｉｎａ．５２：２６４９−２６５５（２０１１） ワン他（Ｗａｎｇ ｅｔ ａｌ．）"Ｉｍａｇｉｎｇ Ｒｅｔｉｎａｌ Ｃａｐｉｌｌａｒｉｅｓ Ｕｓｉｎｇ Ｕｌｔｒａｈｉｇｈ−Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ ａｎｄ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｏｐｔｉｃｓ"Ｉｎｖｅｓｔ．Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｌ．Ｖｉｓ．Ｓｃｉ．５２．６２９２−６２９９（２０１１） アヴァキアン他（Ａｖａｋｉａｎ ｅｔ ａｌ．），"Ｆｒａｃｔａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｒｅｇｉｏｎ−ｂａｓｅｄ ｖａｓｃｕｌａｒ ｃｈａｎｇｅ ｉｎ ｔｈｅ ｎｏｒｍａｌ ａｎｄ ｎｏｎ−ｐｒｏｌｉｆｅｒａｔｉｖｅ ｄｉａｂｅｔｉｃ ｒｅｔｉｎａ"，Ｃｕｒｒ．Ｅｙｅ Ｒｅｓ．２４，２７４−２８０，２００２ シュモール他（Ｓｃｈｍｏｌｌ ｅｔ ａｌ．）"Ｉｍａｇｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ ｐａｒａｆｏｖｅａｌ ｃａｐｉｌｌａｒｙ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｎｄ ｉｔｓ ｉｎｔｅｇｒｉｔｙ ａｎａｌｙｓｉｓ ｕｓｉｎｇ ｆｒａｃｔａｌ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ"Ｂｉｏｍｅｄ．Ｏｐｔ．Ｅｘｐｒｅｓｓ ２，１１５９−１１６８，２０１１ ジア他（Ｊｉａ ｅｔ ａｌ．），"Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ ＯＣＴ ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ ｏｆ ｏｐｔｉｃ ｎｅｒｖｅ ｈｅａｄ ｂｌｏｏｄ ｆｌｏｗ"，Ｂｉｏｍｅｄ．Ｏｐｔ．Ｅｘｐｒｅｓｓ ３，３１２７−３１３７，２０１２

ＯＣＴ血管造影によって捕捉される重要な解剖学的情報のうちの１片が、網膜組織内の脈管の、深さ情報または空間分布である。複雑な毛細血管網を可視化するために、および、ＦＡなどのこれまでの血管造影法に比べて、ＯＣＴ血管造影によって入手された付加的な深さ情報を利用するために、ＯＣＴ血管造影データは、色符号化された深さ情報を用いた２Ｄ射影として、しばしば表示される（キム他（Ｋｉｍ ｅｔ ａｌ．）“Ｉｎ ｖｉｖｏ ｖｏｌｕｍｅｔｒｉｃ ｉｍａｇｉｎｇ ｏｆ ｈｕｍａｎ ｒｅｔｉｎａｌ ｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｐｈａｓｅ ｖａｒｉａｎｃｅ ＯＣＴ”，Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ Ｏｐｔｉｃｓ Ｅｘｐｒｅｓｓ，２（６），１５０４−１５１３（２０１１）を参照）。このような２Ｄ射影は、異なる深さの毛細血管層を区別することを少なくとも可能にする。しかしながら、これらの２Ｄ射影は、３Ｄ所見を欠いており、より大きな網膜脈管のうちのどれが、異なる毛細血管網領域への送出、および、異なる毛細血管網領域からの排出を行っているのかについての、容易にアクセス可能な情報を提供することもない。

網膜脈管連絡性測定もまた、眼底撮影法で知られているが、これらは、密集した複雑な傍中心窩の毛細血管網の供給を可視化するよりはむしろ、２Ｄ眼底画像内における、いくつかの主要な網膜脈管のみに焦点を合わせている（たとえば、アル−ディリ他（Ａｌ−Ｄｉｒｉ ｅｔ ａｌ．）“Ａｕｔｏｍａｔｅｄ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｒｅｔｉｎａｌ ｖａｓｃｕｌａｒ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｎｅｃｔｉｖｉｔｙ”，Ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｚｅｄ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ ａｎｄ Ｇｒａｐｈｉｃｓ，３４，４６２−４７０（２０１０）を参照）。ガネサン他（Ｇａｎｅｓａｎ ｅｔ ａｌ．）は、網モデルを開発するために、共焦点顕微鏡画像において、マウス網膜内の脈管の連絡性を、最大の脈管から最小の毛細血管まで調査している（たとえば、ガネサン他（Ｇａｎｅｓａｎ ｅｔ ａｌ．）“Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ａｎ Ｉｍａｇｅ−Ｂａｓｅｄ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｍｏｄｅｌ ｏｆ Ｒｅｔｉｎａｌ Ｖａｓｃｕｌａｔｕｒｅ”，Ａｎｎａｌｓ ｏｆ Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ３８（４）１５６６−１５８５（２０１０）を参照）。しかしながら、彼らは、ヒトの血管造影獲得物をインタラクティブに可視化する方式としてマウス網膜内の脈管の連絡性を使用することを説明していない。

本願明細書に記載された方法は、網膜血管系（または血流）の画像を生成するための、非侵襲性の計算的技法であり、当該画像は、次いで、網膜微小循環に関連する様々な診断上の、関連するメトリクスを抽出するために使用されるか、および／または、網膜組織の構造に関して、血管および毛細血管の構造を可視化するために、後で使用され得るか、のいずれかである。血管系の解剖学的所在は、典型的に血液の流れに起因する、認識可能な運動対比が存在する所在として規定される。ドップラーＯＣＴ、スペックルまたは強度分散、および位相分解法などの、運動対比を検出するための種々のＯＣＴベースの方法が存在する。これらの方法のほとんどにおいて、運動対比は、ほぼ同じ所在で少なくとも２つのＯＣＴ測定値を得ることによって求められ、ここで、２つの測定値は、事前に求められた間隔によって、および、アルゴリズムを適用して、複素ＯＣＴ信号の変化か、または、強度もしくは位相などの当該複素ＯＣＴ信号の成分の変化を見ることによって、時間において分離される。これらの測定値の精度は、以下のものに限定されないが、サンプルの軸方向のバルク運動に起因する信号を除去することを含めた、運動に関連する誤差を最小化することによって、改善され得る。

本発明の好ましい実施形態において、抽出された血管構造は、はずれ値を除去して脈管構造を平滑化するために、後処理される。導出されたこの構造は、次いで、深さコード化されて、レンダリングされた網膜の解剖学的構造（マグニチュード画像）の上方に表示される。さらに、固有の深さレンジ内で後処理された血管構造は、軸方向に沿って加算または積分されて、いかなる深さ情報も存在しない正面（ｅｎ ｆａｃｅ）図として血管系を示す、射影マップが生成され得る。この画像の順序統計量または強度統計量を調べることにより、（ＦＡＺなどの）血管系が何ら存在しない領域が、自動的に描出され得、その形状およびサイズが定量化され得る。代替的に、以前に獲得された眼底画像は、中心窩検出器と共に、血管系の、この合成正面画像に位置合わせされて、その周囲にＦＡＺが見出される可能性の高い、中心窩の検出を補佐し得る。提案されたこの発明は、血管性領域と優先的にコントラストをなす、網膜画像の強度内容の統計的特性を調べることによって、網膜の毛細血管欠損領域を正確に求める、（人手の介入のない）完全に自動化された方法について詳述することによって、知られている先行技術とは異なっている。

無血管性域に加え、血管系密度、毛細血管密度、脈管ジオメトリ、毛細血管径、毛細血管間の距離、毛細血管ループによって境界を定められたエリア、その他などの他のメトリクスが、標準的数理モデルおよびツールによって求められ得る。これらのメトリクスは、中心窩の近傍で、あるいは、周中心窩領域もしくは乳頭周囲領域、乳頭黄斑束、または視神経乳頭内などの、関心対象の他のエリアにおいて、特定され得る。この技法はさらに、網膜静脈分枝閉塞症（ｂｒａｎｃｈ ｒｅｔｉｎａｌ ｖｅｉｎ ｏｃｃｌｕｓｉｏｎ；ＢＲＶＯ）および網膜中心静脈閉塞症（ｃｅｎｔｒａｌ ｒｅｔｉｎａｌ ｖｅｉｎ ｏｃｃｌｕｓｉｏｎ；ＣＲＶＯ）などの病理における網膜虚血の領域を自動的に特定するように展開され得る。さらに、これらの技法は、網膜内微小血管異常（ＩＲＭＡ）の特定も補佐し得る。ＩＲＭＡは、典型的に、毛細血管拡張と、新たな毛細血管床の網膜内形成とのエリアを生じる、ＤＲに関連する症状である。ＩＲＭＡに関連する新たな脈管形成は、しばしば、網膜組織内で生じ、無潅流または虚血のエリアを経由するシャントとして作用する。上で規定されたメトリクスの変化は、血管系の新たな成長か、または、無潅流もしくは虚血の領域の変化が存在したかどうかを監視する基準として使用され得る。

この発明のさらなる実施形態では、有意義な方式でＯＣＴ血管造影獲得物を効果的に可視化し、血管系網を定量的に特徴付けるための新規の方法が提示される。検査員は、ＯＣＴ血管造影獲得物内の脈管を選択することができ、プログラムは、連絡している全ての脈管を、毛細血管網に至るまで示す。異なる網膜脈管の連絡性についての情報は、ＯＣＴ血管造影獲得物を定量的に評価して、それらを規範的データベースと比較するためにも使用され得る。

本発明による、運動対比ＯＣＴデータを処理することに関わる様々なステップのフロー図を示す図。 運動対比データの収集用に使用され得る汎用型眼科ＯＣＴ撮像システムを例示する図。 正規化されたベクトル差分散を使用して、ＯＣＴデータから生成された正面血管系画像を示す図。 ３つの異なる叢と、それらが含む層とを例示する、網膜のＯＣＴ画像を示す図。 図５ａは、ＯＣＴ血管造影データの３Ｄ可視化を示す図、図５ｂは、対応する２Ｄ射影画像を示す図。 或るタイプの３Ｄ可視化を可能にするために、運動対比データから立体画像対がいかに生成され得るかを例示する図。 中心窩無血管性域（ＦＡＺ）を特定するために使用され得る正面血管系画像の強度ヒストグラムを示す図。 本発明の１実施態様による、正面血管系画像の等光線描出の結果を示す図。 図８の等光線描出の後において、ＦＡＺが画像データの残りの部分からいかに隔離され得るかを例示する図。 中心窩の周囲において放射状に分布させたセクタ内の脈管の密度のマップを示す図。

血管系の高度化されたＯＣＴデータを処理するための、好ましい実施形態および代替的な実施形態を、図１の概略図に例示する。この図は、ＯＣＴシステム１０１内で獲得されて再構築された複素ＯＣＴデータ１０２から血管系データを生成して使用する３つの可能な方式を例示する。以下のテキストは、論じられている実施形態用の入力データを生成するために、どの工程経路が採用されたかに依存して、「工程」Ａ、Ｂ、またはＣとして、可能な組み合わせの各々を指す。各工程において、複素データの異なる部分（強度のみ、位相のみ、または、強度および位相の両方）は、異なる処理ステップ（層のセグメント化、運動対比、正面画像生成用の積分／加算）を経て、異なる血管系に関連する情報を生成する。

ＯＣＴデータは、種々の走査パターンを利用する任意のタイプのＯＣＴシステム、たとえば、８４０ｎｍまたは１０６０ｎｍなどの異なる波長のレーザ光源を利用する、スペクトル・ドメインＯＣＴシステムまたは掃引型光源ＯＣＴシステムを用いて収集され得る。図２には、汎用型ＯＣＴシステムの線図を示す。光源２０１からの光は、典型的に光ファイバ２０５によって経路指定されて、典型的なサンプルがヒトの眼内の組織であるサンプル２１０を照明する。光源２０１は、ＳＤ−ＯＣＴの場合には、短い時間的コヒーレンス長を有する広帯域光源であるか、または、ＳＳ−ＯＣＴの場合には、波長可変レーザ光源であるか、のいずれかであり得る。光は、撮像されるべきエリアまたはボリュームの全体にわたって光のビーム（破線２０８）を横に（ｘおよびｙにおいて）走査させるように、ファイバの出力とサンプルとの間で典型的にスキャナ２０７を用いて走査させる。サンプルから散乱された光は、典型的に、サンプル照明用の光を経路指定するために使用された同じファイバ２０５内に収集される。同じ光源２０１から導出された参照光は、この場合ではファイバ２０３と、調節可能な光遅延を有する再帰反射器２０４とを内包する別個の経路を進む。当業者は、透過性参照経路も使用され得ること、および、調節可能な遅延が、干渉計のサンプル・アームまたは参照アーム内に配置され得ることを認識する。収集されたサンプル光は、典型的にファイバ・カプラ２０２内で、参照光と組み合わされて、検出器２２０内で光干渉を形成する。単一のファイバ・ポートが検出器に向かっていることが示されているが、当業者は、干渉信号の平衡検出または不平衡検出用に、様々な設計の干渉計が使用され得ることを認識する。検出器からの出力は、プロセッサ２２１に供給される。これらの結果は、プロセッサ２２１内に格納され得るか、または、ディスプレイ２２２上に表示され得る。処理機能および格納機能は、ＯＣＴ計器内に局在させていることが考えられ、または、機能は、収集されたデータが転送される外部処理ユニットにおいて実施されることが考えられる。このユニットは、データ処理に専用であり得、または、極めて一般的であってＯＣＴデバイス専用ではない、他のタスクを実施し得る。

干渉計内のサンプル・アームおよび参照アームは、バルク・オプティクス、ファイバ・オプティクス、またはハイブリッド・バルク光学系から成り得、マイケルソン（Ｍｉｃｈｅｌｓｏｎ）、マッハ・ツェンダ（Ｍａｃｈ−Ｚｅｈｎｄｅｒ）などの異なるアーキテクチャか、または、当業者によって知られている共通経路ベースの設計を有し得る。本願明細書で使用される光ビームは、注意深く方向付けられた任意の光経路として解釈されるべきである。タイム・ドメイン・システムにおいて、参照アームは、干渉を生成するために、可変光遅延を有している必要がある。平衡検出システムは、典型的に、ＴＤ−ＯＣＴシステムおよびＳＳ−ＯＣＴシステム内で使用され、その一方で、分光器は、ＳＤ−ＯＣＴシステム用の検出ポートにおいて使用される。本願明細書に記載されるこの発明は、機能解析用のデータを生成することが可能な、あらゆるタイプのＯＣＴシステムに適用され得る。

干渉は、干渉された光の強度を、スペクトルにわたって変動させる。干渉光のフーリエ変換は、異なる経路長における強度の散乱、および、したがって、サンプル内の深さ（ｚ方向）の関数としての散乱のプロファイルを明らかにする（たとえばライトゲープ他（Ｌｅｉｔｇｅｂ ｅｔ ａｌ．）“Ｕｌｔｒａｈｉｇｈ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｆｏｕｒｉｅｒ ｄｏｍａｉｎ ｏｐｔｉｃａｌ ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ”，Ｏｐｔｉｃｓ Ｅｘｐｒｅｓｓ １２（１０）：２１５６（２００４）を参照）。典型的に、フーリエ変換は複素データを生じ、当該複素データの絶対値は、集計されて強度画像を構築する。また、複素ＯＣＴ信号は、サンプルの局所運動から生じた位相変移に関連する情報も符号化し、サンプル内における主たる散乱体の物理的運動に関連する量を、高感度で演繹するために使用され得る。深さの関数としての散乱のプロファイルは、軸方向走査（Ａ走査）と呼ばれる。サンプル内の近隣の所在において測定されたＡ走査のセットは、サンプルの断層画像（断層写真またはＢ走査）を生じる。サンプル上の、異なる横断方向の所在において収集されたＢ走査の集合は、データ・ボリュームまたはデータ・キューブを構成する。データの特定のボリュームに関し、速軸という用語は、単一のＢ走査に沿った走査方向を指すのに対し、遅軸は、軸に沿って複数個のＢ走査が収集される軸を指す。

理想的に、データは、本願明細書に援用する米国特許公開第２０１２／０２４９９５６号明細書に記載されるように、あらゆる運動に対する監視および訂正の間に収集される。複数のＯＣＴ血管造影技法（位相分散、スペックル分散、ドップラー、超高感度光学微小血管造影法（ｕｌｔｒａｈｉｇｈ ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ ｏｐｔｉｃａｌ ｍｉｃｒｏａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ；ＵＨＳ−ＯＭＡＧ）など）のうちのいずれの１つも、結果的に生じる複素ＯＣＴデータ・セットに適用して、運動対比を調べることができる。この解析の結果は、血管の所在のボリューム定義を包含する画像を、高強度信号として提供し得る（たとえばキム他（Ｋｉｍ ｅｔ ａｌ．）“Ｉｎ ｖｉｖｏ ｖｏｌｕｍｅｔｒｉｃ ｉｍａｇｉｎｇ ｏｆ ｈｕｍａｎ ｒｅｔｉｎａｌ ｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｐｈａｓｅ ｖａｒｉａｎｃｅ ＯＣＴ”，Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ Ｏｐｔｉｃｓ Ｅｘｐｒｅｓｓ，２（６），１５０４−１５１３（２０１１）を参照）。マグニチュード画像に対して強度ベースの局所探索または全体的手法を使用して、顕著な層を抽出することができ、当該顕著な層は、次いで、強度の加算用の境界として使用される。抽出された境界は、血管を有していることが先験的に既知である組織範囲のみを加算に含める働きをする。この加算手続きの結果は、撮像軸に沿って（および撮像軸内を）見たボリュームのフラット図（射影）であり、この射影（正面血管系画像）内の特徴は、血管の分布を捕捉する（図１の工程Ａ）。加算は、軸方向に沿った深さを積分消去するため、この図は、血管系のオムニバス形態のみを捕捉し、深さ方向における位置は捕捉しない。

図３は、本願明細書に援用する米国特許公開第２０１２／０２７７５７９号明細書に記載される、正規化されたベクトル差分散を実施することによって生成された、運動対比させたボリュームを通した選択的加算（図１、工程Ａ）によって生成された正面血管系画像を示す。矢印３０１および３０２によって示される、明るい血管系は、暗い背景に対して際立っている。中央領域内において脈管が存在しないことは、中心窩無血管性域（ＦＡＺ）を示す。図３から、この技法が、網膜の血液循環回路の良好な表現を生成していることが明らかである。この例において、選択的加算用に使用された境界層は、内境界膜（ｉｎｎｅｒ ｌｉｍｉｔｉｎｇ ｍｅｍｂｒａｎｅ；ＩＬＭ）、および、その５０ミクロン下方に位置決めされた層であった。解剖学的に、血管系は、網膜の３つの主要なセクション（図４）、すなわち、表在毛細血管叢（ｓｕｐｅｒｆｉｃｉａｌ ｃａｐｉｌｌａｒｙ ｐｌｅｘｕｓ；ＳＣＰ）、中間毛細血管叢（ｉｎｔｅｒｍｅｄｉａｔｅ ｃａｐｉｌｌａｒｙ ｐｌｅｘｕｓ；ＩＣＰ）、および深部毛細血管叢（ｄｅｅｐ ｃａｐｉｌｌａｒｙ ｐｌｅｘｕｓ、ＤＣＰ）内に分布している（たとえば、本願明細書に援用するキム他（Ｋｉｍ ｅｔ ａｌ．）“Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ Ｉｍａｇｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ Ｆｏｖｅａｌ Ａｖａｓｃｕｌａｒ Ｚｏｎｅ ｗｉｔｈ Ｈｉｇｈ−Ｓｐｅｅｄ，Ｐｈａｓｅ−Ｖａｒｉａｎｃｅ Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ”Ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｖｅ Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｌｏｇｙ ＆ Ｖｉｓｕａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ，５３（１），８５−９２（２０１２）を参照）。これらの叢の各々は、有限数の網膜層で構成されており、代替実施形態においては、当該有限数の網膜層を、選択的加算用の境界層として使用して、３つの固有のタイプの血管系網を示す血管系正面図を生成することができる。正面画像を生成するために選択的加算が必要とされず、選択的加算の他の例か、または、複数の強度値を単一の代表値（たとえば、積分、加算、最小、最大、メジアン値など）として表現する他の方式が、当業者によって想定され得る（たとえば、本願明細書に援用する、米国特許第７，３０１，６４４号明細書、米国特許公開第２０１１／００３４８０３号明細書、および米国特許公開第２００８／０１００６１２号明細書を参照）。

以前に述べたように、射影図には、深さ情報が何ら存在しないが、その理由は、血管系の存在を信号送信する高強度画素が、軸方向に沿って加算されるためである。解剖学的に、網膜血管系は、網膜組織の３次元空間内で分布しており、当該血管系の分布および特質もまた、固有の各叢内において変動している（図４）。本発明の好ましい一実施形態において、図３に提示された図内の深さ情報は、（位相データを運動対比した後に）血管系のボリューム定義を明示的に使用して、当該ボリュームを３次元（３Ｄ、図１の工程Ｂ）にレンダリングすることによって、保存され得る。典型的に、工程Ｂを展開したこの工程は、しきい値処理または選択基準を使用して、獲得されたボリューム内の高強度の所在を保存すること、および、血管系の解剖学的連絡性を高度化するために何らかの後処理を実施することを伴う。図５ａには、３Ｄ血管系マップの、期待される形式の概略図が示されており、ここで黒い線は、３Ｄ空間内における脈管経路を描いている。図５ｂには、対応する２Ｄ射影図が例示されている。３Ｄ可視化モードは、撮像された網膜の空間内における、血管のアーキテクチャ／分布の視覚表現を提供する。上記の方法を使用して、３Ｄ表現内に含まれるデータを特定の叢に限定し、表示されたデータを、網膜内の特定の所在に限定することができる。網膜内の所在は、セグメント化によって特定された質量中心もしくは境界などの特定の所在への隣接性によって規定され得、または、所在は、２つのこのような境界間に存在するように限定されることが考えられる。この方式において、各叢の３Ｄ脈管モデルは、独立して精査され得る。

本発明のさらなる実施形態において、検査員は、マウスまたはタッチ・スクリーン・インターフェイスなどのデータ入力デバイスを使用して、ボリューム内の脈管を選択することができ、プログラムは、次いで、連絡している脈管を、毛細血管レベルに至るまでハイライト表示する。このような可視化は、閉鎖または漏出の特定を改善し得る。連絡された血管系の可視化は、たとえば、連絡された固有の血管系を表示することによってのみ、または、当該連絡された血管系を他の血管系からコントラスト表示するために、ボリューム内において当該連絡された血管系をハイライト表示することによってのみ、行われ得る。また、連絡された血管系の可視化は、画像系列または動画も内包することがあり得、ここで動画は、最初に選択された脈管のみで開始し、当該脈管は、次いで、連絡された全ての脈管が示されるまで伸びてゆく。連絡している脈管が追加される速度は、網内における血液の伝播速度を模倣するために、それらの脈管径によって正規化され得る。

脈管セグメント化アルゴリズムによって作成された情報は、付加的な定量パラメータとして働き得、当該定量パラメータは、データ・セットを規範的データベースと比較するために、または、特定の患者の変化を経時的に追尾するために、使用され得る。このようなパラメータは、総脈管長、分岐の数、細動脈毛細血管対静脈毛細血管の毛細血管密度、親脈管／子脈管の脈管径、分岐角度、血管の蛇行、毛細血管網容量対静的組織容量であり得る。

本発明の代替的実施形態では、網膜内における血管の所在の実際の深さを視差マップとして使用して、臨床医によって視認され得る血管網の立体画像対を生成し、空間内の血管の分布について、より良好な観念を得ることができる。網膜内における血管の特徴の、実際の物理的深さの知識を用いて、好ましいスケールを選択し、可能な距離（たとえば０から２ｍｍ）のレンジをマッピングして、その後、左右ボリューム対が生成されて、図６に例示されるような立体対に融合され得る。これは、特別な３Ｄ眼鏡を通して、または、３Ｄ表示技術を介して、のいずれかによってレンダリングされ得る。この代替的実施形態の展開形態は、マグニチュード画像内で深さ符号化された網膜の解剖学的構造によって、この立体図を強化して、網膜の様々な層に関して血管のマップを生成することも可能にする。３つの叢から導出された脈管を、優先的に色コード化して、可視化に対してより高い情報価値を有する画像融合手法を生じることができる。

好ましい実施形態は、血管系正面画像の使用を利用して、そのうちの最も重要なものが中心窩無血管性域、すなわちＦＡＺの自動化検出である臨床的に有意な情報を導出する。ＦＡＺの検出は、工程Ａ（図１）の出力を使用し、血管系正面画像の強度ヒストグラムを作成することによって達成され得る。強度ヒストグラム（図７）は、横座標に沿って表現された画像内の強度値の（グラフの縦座標に沿って表現された）頻度分布を生成する、画像処理において非常に普及しているグラフ作成技法である。多くのソフトウェア・システムは、画像ヒストグラムの生成用に、標準的であって最適化されたライブラリを包含している。好ましい実施形態は、ヒストグラムのピークを検出することによって、検出工程を開始する。図７に例示されるように、血管の正面画像のヒストグラムは、特徴的な２峰性の分布を示し、ＦＡＺと、マップの残りの部分との間の推移は、これらのピークＡとピークＢとの間に位置付けられる。これは、経験的観察であり、大きなセットの血管の正面画像には有効である。好ましい実施形態は、この推移域を、強度レベルｉ＝ｉ１＋（ｉ２−ｉ１）／３として推定する。この特徴的な強度値を計算した後に、この固有の強度値を有する画素に対する正面画像が要求される。強度が同様である線は等光線と呼ばれ、強度レベルｉにおける等光線の軌跡は、好ましい実施形態に対し、内側にはＦＡＺを、外側には血管性網膜を最大限包含する、弁別を可能にする輪郭（図８）を提供する。等光線は、一般に、図８内の矢印によって示されるように、必要とされるレベルＩの等光線の僅かな近隣部を用いて画像上の強度レベルに対してしきい値処理を行うことを伴う輪郭操作によって描出される。

図８には、等光線描出の結果を示す。信号の、雑音を有する性質を理由として、隔離された小さないくつかの輪郭も見ることができるが、好ましい実施形態において利用されるアルゴリズムにより、凸状であって最大周長を有する等光線が常にＦＡＺを囲むことが確保される。所望の等光線を選択する輪郭生成工程中において、好ましい実施形態は、複数個の一致（図８における、隔離された小さな輪郭）を、各輪郭のｘ座標およびｙ座標のリストのリストとして報告する。これらの座標を簡単明瞭な方式で使用して、各輪郭の周長を計算することができる。ＦＡＺを最も良好に描出する輪郭は、最大周長を有しているものである。

ＦＡＺ輪郭の内側の領域は、図９に例示されるように、輪郭の残りの部分から隔離され得る。前段落で説明したように、等光線分布が一旦隔離されて、侵食および拡張、または、それらの任意の組み合わせなどの基本的な形態学的操作によって整理されると、結果的に生じたＦＡＺ領域の形態学的パラメータが計算されて、個々の場合に応じてＦＡＺを定量化し得る。図９の場合について、可能な定量化の例として、面積は、「オン」画素の数を数えることとして計算され、各画素の面積によってスケール変更され、５６７５画素単位となる。この場合、描出されたＦＡＺは、１０４．７画素単位（５２３．５ミクロン）の長軸と、７３．１画素単位（５４８．５ミクロン）の短軸とを有する状態で、０．７１の偏心度を有する。

代替的実施形態では、血管のマップの、それ以外の部分（描出されたＦＡＺの外方）を使用して、図１０に例示されるように、毛細血管密度を、特に中心窩の中心からの距離の関数として計算し、中心窩の周囲で放射状に分布させたセクタ内における密度のマップを生成することができる。血管の正面内のＦＡＺの位置の知識を用いて、放射状のセクタが解析され得、「オフ」画素に対する「オン」画素の比率を使用して、セクタ型の粗い脈管密度マップを生成することができる。「オン」画素および「オフ」画素の定義は、慎重なしきい値選択によって確立され得る。

ＦＡＺ内において毛細血管網の有意な侵蝕が存在する場合について、代替的実施形態（工程Ｃ、図１）は、中心窩検出アルゴリズム（たとえば、本願明細書に援用する米国特許第８，０７９，７１１号明細書を参照）を使用してマグニチュード画像からの中心窩の事前知識の使用を可能にして、局在化されたヒストグラムを作成し、したがって、血管性−無血管性の推移域の探索を、より小さなエリアに絞る。このような場合、好ましい実施形態による、工程Ａによって生成された画像上におけるＦＡＺ検出は、最大周長基準の資格を有さない可能性が最も高い。このような場合、形態学的に整理するステップの後に、ヌル（ゼロ）ＦＡＺ検出（すなわち、図９における空白画像）によってフラグが立てられる。中心窩検出アルゴリズムを使用して、中心窩の所在の事前知識を使用することは、ＦＡＺの期待される所在に非常に近いところまで、検出工程をブート・ストラップすることを助ける。当業者は、血管の病理が中心窩において重篤である場合に、制御の流れを修正して、ＦＡＺを検出する代替的経路をとることが可能である旨を認識し得る。

（１つまたは複数の叢からの）正面血管系画像から、あるいは、３Ｄ ＯＣＴ血管造影データ・ボリュームから導出され得る、臨床的に有意であって定量化することの可能な他の特質またはメトリクスには、毛細血管の総容量（所与のしきい強度を上回る全画素の和）だけでなく、蛇行、規則性、セグメント長、全交差数、分岐の数、脈管幅パラメータ、大脈管に対する小脈管の比率、毛細血管密度、細動脈毛細血管と静脈毛細血管との間の毛細血管密度比率、毛細血管径、毛細血管間の距離、毛細血管ループによって境界を定められたエリア、その他などの、血管パターンから導出され得るメトリクスも含まれる。比率もしくは差異などの、異なる叢内において導出されたメトリクス間の関係か、または、周中心窩および中心窩外、中心窩、乳頭黄斑束、ならびに視神経乳頭エリアなどの、眼の異なる領域内において導出されたメトリクス間の関係を含めることを考えることも可能である。メトリクスは、一旦求められると、特定の疾病または症状の進行を診断または追尾するために、正常眼または既知の病理を有する眼のデータベースと比較され得る。

この情報を使用する別の方式は、層の厚さなどの他の特徴か、または、ＯＣＴ画像もしくは他の位置合わせされた画像から導出された他のパラメータを、それを通じて評価する領域として、中心窩無血管性域を使用することである。たとえば、ＦＡＺ内の光受容体層の厚さは、詳細には、桿体よりもむしろ、錐体に関連するはずである。アダプティブ・オプティクス画像などの、光受容体についての他の情報を包含する画像に対する位置合わせは、中心窩領域に影響を及ぼす複数個のメトリクスの定量化を可能にし得る。（眼底撮像などの）異なるモダリティを使用して、同時に獲得された画像と比較された脈管画像を提示することは、脈管データを使用して、他のモダリティの精査を誘導することを補佐し、逆もまた同様である。このような共通表示は、本願明細書に援用する米国特許公開第２００８／０１００６１２号明細書に記載されている。

（１つまたは複数の叢内における）異なる臨検箇所上の毛細血管網の視覚的比較は、糖尿病性網膜症などの進行性疾病に纏わる変化を明らかにし得る。上で論じたメトリクスのあらゆるもの、特にＦＡＺのエリアの長手方向の解析は、進行性損傷も明らかにし得る。また、この長手方向の解析は、虚血か、または、ＩＲＭＡなどの、ＤＲに関連する症状の発現に起因した、無潅流のエリアの変化などの網膜血管系の変異も測定し得る。１つの画像内の脈管を選択した後に、連絡している脈管の、毛細血管網に至るまでの範囲は、最初の画像において、および、後に獲得されて位置合わせされたデータ・セットにおいて、可能性としてシリアルに評価されて、その特定の脈管についての脈管網の範囲が、処置によって拡大しているのかどうか、または、悪化している病理によって収縮しているのかどうかが求められ得る。

上記の好ましい実施形態は、網膜毛細血管と、これらに纏わるメトリクスとの可視化について言及している。同様の方法は、脈絡毛細血管板、ザットラー弾性板（Ｓａｔｔｌｅｒ’ｓ ｌａｙｅｒ）、およびハラー層（Ｈａｌｌｅｒ’ｓ ｌａｙｅｒ）を含む、脈絡膜血管系に適用され得る。本発明の教示を組み込んだ様々な用途および実施形態が、本願明細書において示され、説明されてきたが、当業者は、これらの教示をやはり組み込んだ、他の多様な実施形態を容易に企図し得る。本発明の説明は、サンプルがヒトの眼であることに関して本願明細書で論じられているが、この発明の用途は眼に限定されず、ＯＣＴを使用するいかなる用途にも適用することができる。

以下の参考文献を、本願明細書に援用する。
特許参考文献
米国特許第６，５４９，８０１号明細書 チェン他（Ｃｈｅｎ ｅｔ ａｌ．）“Ｐｈａｓｅ−ｒｅｓｏｌｖｅｄ ｏｐｔｉｃａｌ ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ ａｎｄ ｏｐｔｉｃａｌ Ｄｏｐｐｌｅｒ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ ｆｏｒ ｉｍａｇｉｎｇ ｆｌｕｉｄ ｆｌｏｗ ｉｎ ｔｉｓｓｕｅ ｗｉｔｈ ｆａｓｔ ｓｃａｎｎｉｎｇ ｓｐｅｅｄ ａｎｄ ｈｉｇｈ ｖｅｌｏｃｉｔｙ ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ”
米国特許第７，３０１，６４４号明細書 ナイトン他（Ｋｎｉｇｈｔｏｎ ｅｔ ａｌ．）“Ｅｎｈａｎｃｅｄ ｏｐｔｉｃａｌ ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ ｆｏｒ ａｎａｔｏｍｉｃａｌ ｍａｐｐｉｎｇ”
米国特許第７，３５９，０６２号明細書 チェン他（Ｃｈｅｎ ｅｔ ａｌ．）“Ｈｉｇｈ ｓｐｅｅｄ ｓｐｅｃｔｒａｌ ｄｏｍａｉｎ ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ｏｐｔｉｃａｌ ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ ａｎｄ ｏｐｔｉｃａｌ Ｄｏｐｐｌｅｒ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ ｆｏｒ ｉｎ ｖｉｖｏ ｂｌｏｏｄ ｆｌｏｗ ｄｙｎａｍｉｃｓ ａｎｄ ｔｉｓｓｕｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ”
米国特許８，０７９，７１１号明細書 ステットソン他（Ｓｔｅｔｓｏｎ ｅｔ ａｌ．）“Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｆｉｎｄｉｎｇ ｔｈｅ ｌａｔｅｒａｌ ｐｏｓｉｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｆｏｖｅａ ｉｎ ａｎ ＳＤ−ＯＣＴ ｉｍａｇｅ ｖｏｌｕｍｅ”
米国公開第２００８／００２５５７０号明細書 フィングラー他（Ｆｉｎｇｌｅｒ ｅｔ ａｌ．）“Ｄｙｎａｍｉｃ ｍｏｔｉｏｎ ｃｏｎｔｒａｓｔ ａｎｄ ｔｒａｎｓｖｅｒｓｅ ｆｌｏｗ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ＯＣＴ”，
米国特許公開第２００８／０１００６１２号明細書 ダストマルチ他（Ｄａｓｔｍａｌｃｈｉ ｅｔ ａｌ．）“Ｕｓｅｒ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ ｆｏｒ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙ ｄｉｓｐｌａｙｉｎｇ ｒｅｌｅｖａｎｔ ＯＣＴ ｉｍａｇｉｎｇ ｄａｔａ”
米国特許公開第２０１１／００３４８０３号明細書 ステットソン他（Ｓｔｅｔｓｏｎ ｅｔ ａｌ．）“Ｎｏｎ−ｌｉｎｅａｒ ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｓ ｏｆ ３−Ｄ ｍｅｄｉｃａｌ ｉｍａｇｉｎｇ ｄａｔａ”
米国公開第２０１０／００２７８５７号明細書 ワン（Ｗａｎｇ）“Ｉｎ ｖｉｖｏ ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ ａｎｄ ｆｌｏｗ ｉｍａｇｉｎｇ”
米国特許公開第２０１２／０２４９９５６号明細書 アイヤー他（Ｉｙｅｒ ｅｔ ａｌ．）“Ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄ ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙ ｏｂｔａｉｎｉｎｇ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ ｏｆ ｔｈｅ ｈｕｍａｎ ｅｙｅ ｕｓｉｎｇ ｔｒａｃｋｉｎｇ”
米国特許公開第２０１２／０２７７５７９号明細書 シャルマ他（Ｓｈａｒｍａ ｅｔ ａｌ．）“Ｉｎｔｅｒ−ｆｒａｍｅ ｃｏｍｐｌｅｘ ＯＣＴ ｄａｔａ ａｎａｌｙｓｉｓ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ”
ＷＯ ２０１０／１２９４９４ 明細書 ワン他（Ｗａｎｇ ｅｔ ａｌ）“Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ ａｐｐａｒａｔｕｓ ｆｏｒ ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ ｉｍａｇｉｎｇ ｏｆ ｂｌｏｏｄ ｐｅｒｆｕｓｉｏｎ ｉｎ ｌｉｖｉｎｇ ｔｉｓｓｕｅ”
ＷＯ ２０１１／０９７６３１ 明細書 ワン（Ｗａｎｇ）“Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ ａｐｐａｒａｔｕｓ ｆｏｒ ｕｌｔｒａｈｉｇｈ ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ ｏｐｔｉｃａｌ ｍｉｃｒｏａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ”
非特許文献
アル−ディリ他（Ａｌ−Ｄｉｒｉ ｅｔ ａｌ．）“Ａｕｔｏｍａｔｅｄ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｒｅｔｉｎａｌ ｖａｓｃｕｌａｒ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｎｅｃｔｉｖｉｔｙ”，Ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｚｅｄ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ ａｎｄ Ｇｒａｐｈｉｃｓ，３４，４６２−４７０（２０１０）．
アン他（Ａｎ ｅｔ ａｌ．）“Ｏｐｔｉｃａｌ ｍｉｃｒｏａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ ｐｒｏｖｉｄｅｓ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｍｉｃｒｏｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｎｄ ｍｉｃｒｏｖａｓｃｕｌａｔｕｒｅ ｏｆ ｏｐｔｉｃ ｎｅｒｖｅ ｈｅａｄ ｉｎ ｈｕｍａｎ ｓｕｂｊｅｃｔｓ”，Ｊ．Ｂｉｏｍｅｄ．Ｏｐｔ．１７，１１６０１８（２０１２）．
アヴァキアン他（Ａｖａｋｉａｎ， ｅｔ ａｌ．），“Ｆｒａｃｔａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｒｅｇｉｏｎ−ｂａｓｅｄ ｖａｓｃｕｌａｒ ｃｈａｎｇｅ ｉｎ ｔｈｅ ｎｏｒｍａｌ ａｎｄ ｎｏｎｐｒｏｌｉｆｅｒａｔｉｖｅ ｄｉａｂｅｔｉｃ ｒｅｔｉｎａ”，Ｃｕｒｒ．Ｅｙｅ Ｒｅｓ．２４，２７４−２８０（２００２）．
フィングラー他（Ｆｉｎｇｌｅｒ ｅｔ ａｌ．）“Ｍｏｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｔｒａｎｓｖｅｒｓｅ ｆｌｏｗ ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｐｈａｓｅ ｖａｒｉａｎｃｅ ｃｏｎｔｒａｓｔ ｗｉｔｈ ｓｐｅｃｔｒａｌ ｄｏｍａｉｎ ｏｐｔｉｃａｌ ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ”Ｏｐｔｉｃｓ Ｅｘｐｒｅｓｓ．Ｖｏｌ．１５，Ｎｏ．２０．ｐｐ １２６３７−１２６５３（２００７）．
フィングラー他（Ｆｉｎｇｌｅｒ ｅｔ ａｌ．）“Ｖｏｌｕｍｅｔｒｉｃ ｍｉｃｒｏｖａｓｃｕｌａｒ ｉｍａｇｉｎｇ ｏｆ ｈｕｍａｎ ｒｅｔｉｎａ ｕｓｉｎｇ ｏｐｔｉｃａｌ ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ ｗｉｔｈ ａ ｎｏｖｅｌ ｍｏｔｉｏｎ ｃｏｎｔｒａｓｔ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ”Ｏｐｔｉｃｓ Ｅｘｐｒｅｓｓ．Ｖｏｌ．１７，Ｎｏ．２４，ｐｐ ２２１９０−２２２００（２００９）．
ガネサン他（Ｇａｎｅｓａｎ ｅｔ ａｌ．）“Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ａｎ Ｉｍａｇｅ−Ｂａｓｅｄ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｍｏｄｅｌ ｏｆ Ｒｅｔｉｎａｌ Ｖａｓｃｕｌａｔｕｒｅ”，Ａｎｎａｌｓ ｏｆ Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ３８（４）１５６６−１５８５（２０１０）．
ジア他（Ｊｉａ ｅｔ ａｌ．），“Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ ＯＣＴ ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ ｏｆ ｏｐｔｉｃ ｎｅｒｖｅ ｈｅａｄ ｂｌｏｏｄ ｆｌｏｗ”，Ｂｉｏｍｅｄ．Ｏｐｔ．Ｅｘｐｒｅｓｓ ３，３１２７−３１３７（２０１２）．
キム他（Ｋｉｍ ｅｔ ａｌ．）“Ｉｎ ｖｉｖｏ ｖｏｌｕｍｅｔｒｉｃ ｉｍａｇｉｎｇ ｏｆ ｈｕｍａｎ ｒｅｔｉｎａｌ ｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｐｈａｓｅ ｖａｒｉａｎｃｅ ＯＣＴ”，Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ Ｏｐｔｉｃｓ Ｅｘｐｒｅｓｓ，２（６），１５０４−１５１３（２０１１）．
キム他（Ｋｉｍ ｅｔ ａｌ．）“Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ Ｉｍａｇｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ Ｆｏｖｅａｌ Ａｖａｓｃｕｌａｒ Ｚｏｎｅ ｗｉｔｈ Ｈｉｇｈ−Ｓｐｅｅｄ， Ｐｈａｓｅ−Ｖａｒｉａｎｃｅ Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ”Ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｖｅ Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｌｏｇｙ ＆ Ｖｉｓｕａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ，５３（１），８５−９２（２０１２）
マキタ他（Ｍａｋｉｔａ ｅｔ ａｌ．），“Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ”，Ｏｐｔｉｃｓ Ｅｘｐｒｅｓｓ，１４（１７），７８２１−７８４０（２００６）．
マキタ他（Ｍａｋｉｔａ ｅｔ ａｌ．），“Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ ｉｎ ｖｉｖｏ ｍｉｃｒｏ−ｖａｓｃｕｌａｒ ｉｍａｇｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ ｈｕｍａｎ ｅｙｅ ｂｙ ｄｕａｌ−ｂｅａｍ−ｓｃａｎ Ｄｏｐｐｌｅｒ ｏｐｔｉｃａｌ ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ”Ｏｐｔｉｃｓ Ｅｘｐｒｅｓｓ １９（２） １２７１−１２８３（２０１１）．
マリアンピライ他（Ｍａｒｉａｍｐｉｌｌａｉ ｅｔ ａｌ．），“Ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ ｓｐｅｃｋｌｅ ｖａｒｉａｎｃｅ ＯＣＴ ｉｍａｇｉｎｇ ｏｆ ｍｉｃｒｏｖａｓｃｕｌａｔｕｒｅ”，Ｏｐｔｉｃｓ Ｌｅｔｔｅｒｓ ３５，１２５７−１２５９（２０１０）．
ライトゲープ（Ｌｅｉｔｇｅｂ），“Ｉｍａｇｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ ｐａｒａｆｏｖｅａｌ ｃａｐｉｌｌａｒｙ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｎｄ ｉｔｓ ｉｎｔｅｇｒｉｔｙ ａｎａｌｙｓｉｓ ｕｓｉｎｇ ｆｒａｃｔａｌ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ”，Ｂｉｏｍｅｄ． Ｏｐｔ．Ｅｘｐｒｅｓｓ ２，１１５９−１１６８（２０１１）．
ライトゲープ他（Ｌｅｉｔｇｅｂ ｅｔ ａｌ．），“Ｒｅａｌ−ｔｉｍｅ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｏｆ ｒｅｔｉｎａｌ ｂｌｏｏｄ ｆｌｏｗ ｗｉｔｈ ｕｌｔｒａｆａｓｔ ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ ｂｙ ｃｏｌｏｒ Ｄｏｐｐｌｅｒ ＦＤＯＣＴ”，Ｏｐｔｉｃｓ Ｅｘｐｒｅｓｓ，１１，３１１６−３１２１（２００３）．
ライトゲープ他（Ｌｅｉｔｇｅｂ ｅｔ ａｌ．）“Ｕｌｔｒａｈｉｇｈ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｆｏｕｒｉｅｒ ｄｏｍａｉｎ ｏｐｔｉｃａｌ ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ”，Ｏｐｔｉｃｓ Ｅｘｐｒｅｓｓ １２（１０）：２１５６（２００４）
リウ他（Ｌｉｕ ｅｔ ａｌ．），“Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ−ｂａｓｅｄ ｍｏｄｉｆｉｅｄ Ｄｏｐｐｌｅｒ ｖａｒｉａｎｃｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ：ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｔｏ ｐｈａｓｅ ｉｎｓｔａｂｌｅ ａｎｄ ｐｈａｓｅ ｓｔａｂｌｅ ｏｐｔｉｃａｌ ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ ｓｙｓｔｅｍｓ”Ｏｐｔｉｃｓ Ｅｘｐｒｅｓｓ １９（１２），１１４２９−１１４４０（２０１１）．
シュモール他（Ｓｃｈｍｏｌｌ ｅｔ ａｌ．）“Ｉｍａｇｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ ｐａｒａｆｏｖｅａｌ ｃａｐｉｌｌａｒｙ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｎｄ ｉｔｓ ｉｎｔｅｇｒｉｔｙ ａｎａｌｙｓｉｓ ｕｓｉｎｇ ｆｒａｃｔａｌ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ”Ｂｉｏｍｅｄ．Ｏｐｔ．Ｅｘｐｒｅｓｓ ２，１１５９−１１６８（２０１１）．
ワン他（Ｗａｎｇ ｅｔ ａｌ．），“Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｄｏｍａｉｎ ｐｈａｓｅ−ｒｅｓｏｌｖｅｄ ｏｐｔｉｃａｌ Ｄｏｐｐｌｅｒ ａｎｄ Ｄｏｐｐｌｅｒ ｖａｒｉａｎｃｅ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ”Ｏｐｔｉｃｓ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ２４２ ３４５−３５０（２００４）．
ワン他（Ｗａｎｇ ｅｔ ａｌ．），“Ｔｈｒｅｅ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｏｐｔｉｃａｌ ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ”，Ｏｐｔｉｃｓ Ｅｘｐｒｅｓｓ １５，４０８３−４０９７（２００７）．
ワン他（Ｗａｎｇ ｅｔ ａｌ．），“Ｄｅｐｔｈ−ｒｅｓｏｌｖｅｄ ｉｍａｇｉｎｇ ｏｆ ｃａｐｉｌｌａｒｙ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｉｎ ｒｅｔｉｎａ ａｎｄ ｃｈｏｒｏｉｄ ｕｓｉｎｇ ｕｌｔｒａｈｉｇｈ ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ ｏｐｔｉｃａｌ ｍｉｃｒｏａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ”，Ｏｐｔｉｃｓ Ｌｅｔｔｅｒｓ，３５（９），１４６７−１４６９（２０１０）．
ワン他（Ｗａｎｇ ｅｔ ａｌ．）“Ｉｍａｇｉｎｇ Ｒｅｔｉｎａｌ Ｃａｐｉｌｌａｒｉｅｓ Ｕｓｉｎｇ Ｕｌｔｒａｈｉｇｈ−Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ ａｎｄ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｏｐｔｉｃｓ”Ｉｎｖｅｓｔ．Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｌ．Ｖｉｓ．Ｓｃｉ．５２．６２９２−６２９９ ２０１１
ホワイト他（Ｗｈｉｔｅ ｅｔ ａｌ．），“Ｉｎ ｖｉｖｏ ｄｙｎａｍｉｃ ｈｕｍａｎ ｒｅｔｉｎａｌ ｂｌｏｏｄ ｆｌｏｗ ｉｍａｇｉｎｇ ｕｓｉｎｇ ｕｌｔｒａ−ｈｉｇｈ−ｓｐｅｅｄ ｓｐｅｃｔｒａｌ ｄｏｍａｉｎ ｏｐｔｉｃａｌ Ｄｏｐｐｌｅｒ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ”，Ｏｐｔｉｃｓ Ｅｘｐｒｅｓｓ，１１（２５），３４９０−３４９７（２００３）．
ヤズダンファ（Ｙａｚｄａｎｆａｒ）“Ｉｍａｇｉｎｇ ａｎｄ ｖｅｌｏｃｉｍｅｔｒｙ ｏｆ ｔｈｅ ｈｕｍａｎ ｒｅｔｉｎａｌ ｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｃｏｌｏｒ Ｄｏｐｐｌｅｒ ＯＣＴ”，Ｏｐｔｉｃｓ Ｌｅｔｔｅｒｓ ２５，１４４８−１４５０（２０００）．
ヨン他（Ｙｏｎｇ ｅｔ ａｌ．）“Ｎｏｖｅｌ Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｆｏｖｅａ Ａｖａｓｃｕｌａｒ Ｚｏｎｅ Ｕｓｉｎｇ Ｃｏｎｆｏｃａｌ Ｒｅｄ−Ｆｒｅｅ Ｉｍａｇｉｎｇ ｉｎ Ｄｉａｂｅｔｉｃ Ｒｅｔｉｎｏｐａｔｈｙ ａｎｄ Ｒｅｔｉｎａｌ Ｖｅｉｎ Ｏｃｃｌｕｓｉｏｎ”Ｒｅｔｉｎａ．５２：２６４９−２６５５ ２０１１
ジャオ他（Ｚｈａｏ ｅｔ ａｌ．），“Ｄｏｐｐｌｅｒ ｓｔａｎｄａｒｄ ｄｅｖｉａｔｉｏｎ ｉｍａｇｉｎｇ ｆｏｒ ｃｌｉｎｉｃａｌ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｏｆ ｉｎ ｖｉｖｏ ｈｕｍａｎ ｓｋｉｎ ｂｌｏｏｄ ｆｌｏｗ”，Ｏｐｔｉｃｓ Ｌｅｔｔｅｒｓ ２５，１３５８−１３６０（２０００）．
ジャン他（Ｚｈｅｎｇ ｅｔ ａｌ．）“Ａｕｔｏｍａｔｅｄ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｆｏｖｅａｌ ａｖａｓｃｕｌａｒ ｚｏｎｅ ｉｎ ｆｕｎｄｕｓ ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｉｎ ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ”Ｒｅｔｉｎａ．５１（７）：３６５３−３６５９ ２０１０

Claims (14)

1. 眼の光干渉断層撮影（ＯＣＴ）画像データ内において、関心対象のエリアを特定するための、自動化された方法であって、
   患者の眼の複数の横断方向の所在にわたってＯＣＴ画像データを収集することであって、少なくとも２つのＯＣＴ測定値が、事前に求められた間隔だけ時間において分離されて、ほぼ同じ横断方向の所在において得られる、前記収集すること、
   データを処理してほぼ同じ横断方向の所在において得られた少なくとも２つのＯＣＴ測定値における変化を決定することであって、前記変化は、前記事前に求められた間隔の間に生じた血液の流れに関連している、前記決定すること、
   処理されたデータから、２次元の正面血管系画像を生成すること、
   該正面血管系画像の強度内容の統計的特性を解析して、特定のエリアのサイズおよび形状を特定すること、
   特定されたエリアを表示または格納すること
   を含む、方法。
2. 前記特定されたエリアが、中心窩無血管性域（ＦＡＺ）である、請求項１に記載の方法。
3. 前記特定されたエリアが、網膜虚血の領域である、請求項１に記載の方法。
4. 網膜内の層を特定すること、これらの層を、前記正面血管系画像を生成する際に境界として使用することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記正面血管系画像の解析が、前記正面血管系画像から強度ヒストグラムを生成すること、該強度ヒストグラム内のピークに対応する強度を特定すること、前記特定されたエリアと血管系の残りの部分との間の推移を、これらの強度の組み合わせとして求めること、前記正面血管系画像内に、これらの強度値に対応する領域を位置付けることを含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記正面血管系画像を、セクタに分割すること、強度を使用して、背景に関してセクタ内の脈管の割合を求めることをさらに含む、請求項１に記載の方法。
7. 網膜血管系の３次元表現を生成することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
8. 強度に加えて、前記正面血管系画像の付加的な特性を使用して、前記特定のエリアを特定することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
9. 光干渉断層撮影（ＯＣＴ）画像データ内において疾病を解析するための方法であって、
   患者の眼の複数の横断方向の所在にわたってＯＣＴ画像データを収集することであって、少なくとも２つのＯＣＴ測定値が、事前に求められた間隔だけ時間において分離されて、ほぼ同じ横断方向の所在において得られる、前記収集すること、
   データを処理してほぼ同じ横断方向の所在において得られた少なくとも２つのＯＣＴ測定値における変化を決定することであって、前記変化は、前記事前に求められた間隔の間に生じた血液の流れに関連している、前記決定すること、
   処理されたデータの３Ｄ可視化を生成することであって、前記３Ｄ可視化は、特定の血管と、収集されたＯＣＴ画像データ内にある、選択された脈管に連絡された他の血管のみとをハイライト表示する、前記生成すること
   を含む、方法。
10. 特定の脈管が、ユーザによって選択される、請求項９に記載の方法。
11. 連絡している脈管が、オペレータが選んだ点から伝播しながらハイライト表示される、請求項９に記載の方法。
12. ハイライト表示の際の伝播速度が、脈管径によって決定される、請求項９に記載の方法。
13. ボリューム内の軸方向深さ情報を使用して、３Ｄ脈管マップから立体画像対を生成すること、該立体画像対を、可視化用にユーザに提示することをさらに含む、請求項９に記載の方法。
14. 異なる時間に撮られた、同じ患者の２つの３Ｄ可視化を位置合わせすること、該同じ患者の２つの３Ｄ可視化を比較して、毛細血管範囲が増大したか、または、縮小した領域を求めることをさらに含む、請求項９記載の方法。